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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 ...
Generative models for natural images
(2018-03-21)
Nous traitons de modèles génératifs construits avec des réseaux de neurones dans le contexte de la modélisation d’images. De nos jours, trois types de modèles sont particulièrement prédominants: les modèles à ...
Representation learning in unsupervised domain translation
(2020-12-16)
Ce mémoire s'adresse au problème de traduction de domaine non-supervisée. La traduction non-supervisée cherche à traduire un domaine, le domaine source, à un domaine cible sans supervision. Nous étudions d'abord le problème ...
Generative models : a critical review
(2018-10-18)
Dans cette thèse, nous introduisons et motivons la modélisation générative comme une tâche centrale pour l’apprentissage automatique et fournissons une vue critique des algorithmes qui ont été proposés pour résoudre cette ...
On Recurrent and Deep Neural Networks
(2015-02-18)
L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, ...
Hybrid and data-driven methods for efficient and realistic particle-based liquid simulations
(2022-03-16)
L’approximation de phénomènes physiques, tels qu’une simulation de liquides en informatique graphique, requiert l’utilisation de méthodes complexes nécessitant des temps de calcul et une quantité de mémoire importants. ...
Détection de changement en imagerie satellitaire multimodale
(2019-10-30)
The purpose of this research is to study the detection of temporal changes between
two (or more) multimodal images satellites, i.e., between two different imaging
modalities acquired by two heterogeneous sensors, giving ...
From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation
(2016-03-23)
Dans ce mémoire, nous examinons certaines propriétés
des représentations distribuées de mots et nous proposons une technique
pour élargir le vocabulaire des systèmes de traduction automatique neurale.
En premier lieu, ...
Applications of complex numbers to deep neural networks
(2019-06-19)
Dans la dernière décennie, une heureuse confluence de matériel, de logiciels et de théorie ont permis à l'intelligence artificielle de connaître un renouveau: un "printemps" et qui, contrairement au passé, semblent avoir ...
Apprentissage d'espaces sémantiques
(2015-09-23)
Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace ...