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Difference target propagation
(2018-10-18)
Backpropagation has been the workhorse of recent successes of deep learning but it relies on infinitesimal effects (partial derivatives) in order to perform credit assignment. This could become a serious issue as one ...
Feedforward deep architectures for classification and synthesis
(2018-03-21)
Cette thèse par article présente plusieurs contributions au domaine de l'apprentissage de représentations profondes, avec des applications aux problèmes de classification et de synthèse d'images naturelles. Plus spécifiquement, ...
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)
Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des ...
Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
(2011-05-05)
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la ...
Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio
(2017-03-28)
L'apprentissage profond s'est imposé comme étant le cadre de concrétisation d'une intelligence artificielle spécialisée; le chemin rêvé de beaucoup vers un futur où l'IA est omniprésente ou ce qu'on appellerait une ...
Reparametrization in deep learning
(2018-10-18)
L'apprentissage profond est une approche connectioniste à l'apprentissage automatique. Elle a pu exploiter la récente production massive de données numériques et l'explosion de la quantité de ressources computationelles ...
Structured prediction and generative modeling using neural networks
(2017-03-28)
Cette thèse traite de l'usage des Réseaux de Neurones pour modélisation de données séquentielles. La façon dont l'information a été ordonnée et structurée est cruciale pour la plupart des données. Les mots qui composent ...
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
(2019-03-13)
Comme les domaines d’application des systèmes d’intelligence artificielle ainsi que les tâches associées ne cessent de se diversifier, les algorithmes d’apprentissage automatique et en particulier les modèles d’apprentissage ...
Towards deep semi supervised learning
(2017-03-28)
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'intelligence artificielle en plein essor grâce à d'impressionnantes performances, obtenue durant la dernière décennie, dans divers domaines d'application de l'apprentissage ...
Speech synthesis using recurrent neural networks
(2017-07-12)
Les réseaux neuronaux récurrents sont des outils efficaces pour modeler les données à structure séquentielle. Dans ce mémoire, nous décrivons comment les utiliser pour la synthèse vocale.
Nous commençons avec une introduction ...