Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes

Larochelle, Hugo

dc.contributor.advisor	Bengio, Yoshua	fr
dc.contributor.author	Larochelle, Hugo	fr
dc.date.accessioned	2012-03-07T01:20:25Z
dc.date.available	2012-03-07T01:20:25Z
dc.date.issued	2009-04-16	fr
dc.date.submitted	2008	fr
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1866/6435
dc.subject	Apprentissage non-supervisé	fr
dc.subject	Réseau de neurones artificiel	fr
dc.subject	Machine de Boltzmann restreinte	fr
dc.subject	Autoassociateur	fr
dc.subject	Autoencodeur	fr
dc.subject	Architecture profonde	fr
dc.subject	Unsupervised learning	fr
dc.subject	Neural network	fr
dc.subject	Restricted Boltzmann machine	fr
dc.subject	Autoassociator	fr
dc.subject	Autoencoder	fr
dc.subject	Deep architecture	fr
dc.subject	Deep learning	fr
dc.title	Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes	fr
dc.type	Thèse ou mémoire / Thesis or Dissertation	fr
etd.degree.discipline	Informatique	fr
etd.degree.grantor	Université de Montréal	fr
etd.degree.level	Doctorat / Doctoral	fr
etd.degree.name	Ph. D.	fr
dcterms.description	Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.	fr
dcterms.language	fra	fr

Fichier·s constituant ce document

Nom:: Larochelle_Hugo_2009_these.pdf
Taille:: 5.179Mo
Format:: PDF
Description:: Thèse

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Thèses et mémoires électroniques de l’Université de Montréal [24382]
Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires [1180]

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