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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Modèles probabilistes profonds'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Modèles probabilistes profonds"

1

Balikas, Georgios. "Explorer et apprendre à partir de collections de textes multilingues à l'aide des modèles probabilistes latents et des réseaux profonds." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM054/document.

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Abstract:

Le texte est l'une des sources d'informations les plus répandues et les plus persistantes. L'analyse de contenu du texte se réfère à des méthodes d'étude et de récupération d'informations à partir de documents. Aujourd'hui, avec une quantité de texte disponible en ligne toujours croissante l'analyse de contenu du texte revêt une grande importance parce qu' elle permet une variété d'applications. À cette fin, les méthodes d'apprentissage de la représentation sans supervision telles que les modèles thématiques et les word embeddings constituent des outils importants.L'objectif de cette dissertat

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2

Rossi, Simone. "Improving Scalability and Inference in Probabilistic Deep Models." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS042.

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Abstract:

Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a atteint un niveau de maturité suffisant pour devenir le choix privilégié pour résoudre les problèmes liés à l'apprentissage automatique ou pour aider les processus de prise de décision.En même temps, l'apprentissage profond n'a généralement pas la capacité de quantifier avec précision l'incertitude de ses prédictions, ce qui rend ces modèles moins adaptés aux applications critiques en matière de risque.Une solution possible pour résoudre ce problème est d'utiliser une formulation bayésienne ; cependant, bien que cette solution soit él

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3

Hu, Xu. "Towards efficient learning of graphical models and neural networks with variational techniques." Thesis, Paris Est, 2019. http://www.theses.fr/2019PESC1037.

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Abstract:

Dans cette thèse, je me concentrerai principalement sur l’inférence variationnelle et les modèles probabilistes. En particulier, je couvrirai plusieurs projets sur lesquels j'ai travaillé pendant ma thèse sur l'amélioration de l'efficacité des systèmes AI / ML avec des techniques variationnelles. La thèse comprend deux parties. Dans la première partie, l’efficacité des modèles probabilistes graphiques est étudiée. Dans la deuxième partie, plusieurs problèmes d’apprentissage des réseaux de neurones profonds sont examinés, qui sont liés à l’efficacité énergétique ou à l’efficacité des échantillo

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4

Cutajar, Kurt. "Broadening the scope of gaussian processes for large-scale learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS063.

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Abstract:

L'importance renouvelée de la prise de décisions dans un contexte d'incertitude exige une réévaluation de techniques d'inférence bayésiennes appliquées aux grands jeux de données. Les processus gaussiens (GPs) sont une composante fondamentale de nombreux algorithmes probabilistes ; cependant, l'application des GPs est entravée par leur complexité de calcul cubique due aux opérations d'algèbre linéaire impliquées. Nous étudions d'abord l'efficacité de l'inférence exacte des GPs à budget de calcul donné en proposant un nouveau procédé qui applique le préconditionnement aux matrices noyaux. En pr

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5

Morales, quinga Katherine Tania. "Generative Markov models for sequential bayesian classification." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAS019.

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Abstract:

Cette thèse vise à modéliser des données séquentielles à travers l'utilisation de modèles probabilistes à variables latentes et paramétrés par des architectures de type réseaux de neurones profonds. Notre objectif est de développer des modèles dynamiques capables de capturer des dynamiques temporelles complexes inhérentes aux données séquentielles tout en étant applicables dans des domaines variés tels que la classification, la prédiction et la génération de données pour n'importe quel type de données séquentielles. Notre approche se concentre sur plusieurs problématiques liés à la modélisatio

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6

Darmet, Ludovic. "Vers une approche basée modèle-image flexible et adaptative en criminalistique des images." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03086427.

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Abstract:

Les images numériques sont devenues un moyen de communication standard et universel. Elles prennent place dans notre vie de tous les jours, ce qui entraîne directement des inquiétudes quant à leur intégrité. Nos travaux de recherche étudient différentes méthodes pour examiner l’authenticité d’une image numérique. Nous nous plaçons dans un contexte réaliste où les images sont en grandes quantités et avec une large diversité de manipulations et falsifications ainsi que de sources. Cela nous a poussé à développer des méthodes flexibles et adaptative face à cette diversité.Nous nous sommes en prem

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7

Dinh, Laurent. "Reparametrization in deep learning." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/21139.

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8

Almahairi, Amjad. "Advances in deep learning with limited supervision and computational resources." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/23434.

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Abstract:

Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction automatique. Mis à part le progrès important établi dans les architectures et les procédures de formation des réseaux de neurones profonds, deux facteurs ont été la clé du succès remarquable de l'apprentissage profond : la disponibilité de grandes quantités de données étiquetées et la puissance de calcul massive. Cette thèse par articles apporte plusieurs contributions à l'avanc

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9

Tan, Shawn. "Latent variable language models." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/22131.

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