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Dissertations / Theses on the topic 'UCI MACHINE LEARNING'

Author: Grafiati
Published: 19 January 2024

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Modi, Navikkumar. "Machine Learning and Statistical Decision Making for Green Radio." Thesis, CentraleSupélec, 2017. http://www.theses.fr/2017SUPL0002/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie les techniques de gestion intelligente du spectre et de topologie des réseaux via une approche radio intelligente dans le but d’améliorer leur capacité, leur qualité de service (QoS – Quality of Service) et leur consommation énergétique. Les techniques d’apprentissage par renforcement y sont utilisées dans le but d’améliorer les performances d’un système radio intelligent. Dans ce manuscrit, nous traitons du problème d’accès opportuniste au spectre dans le cas de réseaux intelligents sans infrastructure. Nous nous plaçons dans le cas où aucune information n’est échangée entr
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Duncan, Andrew Paul. "The analysis and application of artificial neural networks for early warning systems in hydrology and the environment." Thesis, University of Exeter, 2014. http://hdl.handle.net/10871/17569.

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Abstract:
Artificial Neural Networks (ANNs) have been comprehensively researched, both from a computer scientific perspective and with regard to their use for predictive modelling in a wide variety of applications including hydrology and the environment. Yet their adoption for live, real-time systems remains on the whole sporadic and experimental. A plausible hypothesis is that this may be at least in part due to their treatment heretofore as “black boxes” that implicitly contain something that is unknown, or even unknowable. It is understandable that many of those responsible for delivering Early Warni
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Bouneffouf, Djallel. "DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender System." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01026136.

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Abstract:
L'immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement ?a la problématique de surcharge d'information. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation traditionnels fournissent des informations pertinentes aux utilisateurs. Néanmoins, avec la propagation récente des dispositifs mobiles (Smartphones et tablettes), nous constatons une migration progressive des utilisateurs vers la manipulation d'environnements pérvasifs. Le problème avec les approches traditionnelles de recommandation est qu'elles n'utilisent p
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Fanciulli, Matteo. "Forecast sull'impatto della crescita esponenziale della tecnologia nel mondo del lavoro e nella società." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016.

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Abstract:
In questa tesi esaminerò alcuni aspetti fondamentali della tecnologia moderna tra cui alcune leggi chiave che spiegheranno come mai la crescente disoccupazione in Europa, e in occidente in generale, non è causata solamente da crisi finanziarie o politiche, ma dall'intrinseca natura della tecnologia stessa. Ci troveremo nella situazione nella quale una persona non sia in grado di trovare un'occupazione non a causa di demeriti propri, ma poiché il sistema è diventato talmente ottimizzato da tagliare completamente la necessità di alcuni ruoli chiave nel sistema di lavoro. Spiegherò quali sono le
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van, Merriënboer Bart. "Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/21743.

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6

Askari, Hemmat Reyhane. "SLA violation prediction : a machine learning perspective." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/18754.

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Mokaddem, Mouna. "Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/18763.

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Abstract:
Dans ce document, nous présentons une nouvelle approche en apprentissage machine pour la classification. Le cadre que nous proposons est basé sur des circuits booléens, plus précisément le classifieur produit par notre algorithme a cette forme. L’utilisation des bits et des portes logiques permet à l’algorithme d’apprentissage et au classifieur d’utiliser des opérations vectorielles binaires très efficaces. La qualité du classifieur, produit par notre approche, se compare très favorablement à ceux qui sont produits par des techniques classiques, à la fois en termes d’efficacité et de pré
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Chapados, Nicolas. "Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management." Thèse, 2009. http://hdl.handle.net/1866/3578.

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Abstract:
Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de fa
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Gidel, Gauthier. "Multi-player games in the era of machine learning." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/24800.

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Abstract:
Parmi tous les jeux de société joués par les humains au cours de l’histoire, le jeu de go était considéré comme l’un des plus difficiles à maîtriser par un programme informatique [Van Den Herik et al., 2002]; Jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas [Silveret al., 2016]. Cette percée révolutionnaire [Müller, 2002, Van Den Herik et al., 2002] fût le fruit d’une combinaison sophistiquée de Recherche arborescente Monte-Carlo et de techniques d’apprentissage automatique pour évaluer les positions du jeu, mettant en lumière le grand potentiel de l’apprentissage automatique pour résoudre des jeux. L’ap
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Dauphin, Yann. "Advances in scaling deep learning algorithms." Thèse, 2015. http://hdl.handle.net/1866/13710.

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Trabelsi, Amine. "Configuration et exploitation d'une machine émotionnelle." Thèse, 2010. http://hdl.handle.net/1866/4566.

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Abstract:
Dans ce travail, nous explorons la faisabilité de doter les machines de la capacité de prédire, dans un contexte d'interaction homme-machine (IHM), l'émotion d'un utilisateur, ainsi que son intensité, de manière instantanée pour une grande variété de situations. Plus spécifiquement, une application a été développée, appelée machine émotionnelle, capable de «comprendre» la signification d'une situation en se basant sur le modèle théorique d'évaluation de l'émotion Ortony, Clore et Collins (OCC). Cette machine est apte, également, à prédire les réactions émotionnelles des utilisateurs, en combin
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Mastropietro, Olivier. "Deep Learning for Video Modelling." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/20192.

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Jean, Sébastien. "From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation." Thèse, 2015. http://hdl.handle.net/1866/13421.

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Abstract:
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, nous considérons un problème de résolution d'analogies bien connu et examinons l'effet de poids adaptés à la position, le choix de la fonction de combinaison et l'impact de l'apprentissage supervisé. Nous enchaînons en montrant que des représentations distribuées simples basées sur la traduction peuvent atteindre ou dépasser l'état de l'art sur le test de détection de syn
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Gupta, Gunshi. "Look-ahead meta-learning for continual learning." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/24315.

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Abstract:
Le problème “d’apprentissage continu” implique l’entraînement des modèles profonds avec une capacité limitée qui doivent bien fonctionner sur un nombre inconnu de tâches arrivant séquentiellement. Cette configuration peut souvent résulter en un système d’apprentissage qui souffre de “l’oublie catastrophique”, lorsque l’apprentissage d’une nouvelle tâche provoque des interférences sur la progression de l’apprentissage des anciennes tâches. Les travaux récents ont montré que les techniques de “méta-apprentissage” ont le potentiel de ré- duire les interférences entre les anciennes et les no
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Shabanian, Samira. "Bidirectional Helmholtz Machines." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/16181.

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Abstract:
L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle génératif dirigé qui sera utilisé plus tard pour l'inférence approximative. Des résultats récents suggèrent que de meilleurs modèles génératifs peuvent être obtenus par de meilleures procédures d'inférence approximatives. Au lieu d'améliorer la procédure d'inférence, nous proposons ici un nouveau modèle, la machine de Helmholtz bidirectionnelle, qui garantit qu'on peut calc
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Gagnon, Louis-Guillaume. "Searching for supersymmetry using deep learning with the ATLAS detector." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/24811.

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Abstract:
Le Modèle Standard de la physique des particules (MS) est une théorie fondamentale de la nature dont la validité a été largement établie par diverses expériences. Par contre, quelques problèmes théoriques et expérimentaux subsistent, ce qui motive la recherche de théories alternatives. La Supersymétrie (SUSY), famille de théories dans laquelle une nouvelle particule est associée à chaque particules du MS, est une des théories ayant les meilleures motivations pour étendre la portée du modèle. Par exemple, plusieurs théories supersymétriques prédisent de nouvelles particules stables et i
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Prato, Gabriele. "Compression in Sequence to Sequence Learning for Natural Language Processing." Thèse, 2019. http://hdl.handle.net/1866/23787.

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Abstract:
Dans ce travail, nous proposons une méthode presque sans perte d’information pour encoder de longues séquences de texte ainsi que toutes leurs sous-séquences en des représentations riches en information. Nous testons notre méthode sur une tâche d’analyse de sentiments et obtenons de bons résultats avec les vecteurs de sous-phrases et de phrases. Ce travail présente aussi l’utilisation de la distillation de connaissance et de la quantification pour compresser le modèle de Transformer [Vaswani et al., 2017] pour la tâche de traduction. Nous sommes, au mieux de nos connaissances, les premiers à d
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Cyr-Cronier, Jessica. "Effets d’âge et de sexe sur la synchronisation de l’EEG en sommeil : analyses multivariées par apprentissage machine." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/20534.

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Kahya, Emre Onur. "Identifying electrons with deep learning methods." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/25101.

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Abstract:
Cette thèse porte sur les techniques de l’apprentissage machine et leur application à un problème important de la physique des particules expérimentale: l’identification des électrons de signal résultant des collisions proton-proton au Grand collisionneur de hadrons. Au chapitre 1, nous fournissons des informations sur le Grand collisionneur de hadrons et expliquons pourquoi il a été construit. Nous présentons ensuite plus de détails sur ATLAS, l’un des plus importants détecteurs du Grand collisionneur de hadrons. Ensuite, nous expliquons en quoi consiste la tâche d’identification des électro
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Delalleau, Olivier. "Apprentissage machine efficace : théorie et pratique." Thèse, 2012. http://hdl.handle.net/1866/8669.

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Abstract:
Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité c
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Trofimov, Assya. "Étude des signatures géniques dans un contexte d’expériences de RNA- Seq." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/20417.

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Xu, Ge Ya. "Balancing signals for semi-supervised sequence learning." Thèse, 2019. http://hdl.handle.net/1866/23792.

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Abstract:
Recurrent Neural Networks(RNNs) are powerful models that have obtained outstanding achievements in many sequence learning tasks. Despite their accomplishments, RNN models still suffer with long sequences during training. It is because error propagate backwards from output to input layers carrying gradient signals, and with long input sequence, issues like vanishing and exploding gradients can arise. This thesis reviews many current studies and existing architectures designed to circumvent the long-term dependency problems in backpropagation through time (BPTT). Mainly, we focus on the method
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Bordes, Florian. "Learning to sample from noise with deep generative models." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/19370.

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Abstract:
L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus remarquables concerne la vision par ordinateur. Les systèmes de détection ou de classification ont connu des avancées majeurs grâce a l’apprentissage profond. Cependant, il reste de nombreux obstacles à une compréhension du monde similaire aux être vivants. Ces derniers n’ont pas besoin de labels pour classifier, pour extraire des caractéristiques du monde réel. L’apprentissage non supervisé est un des axes de rec
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Breuleux, Olivier. "Échantillonnage dynamique de champs markoviens." Thèse, 2009. http://hdl.handle.net/1866/4316.

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Abstract:
L'un des modèles d'apprentissage non-supervisé générant le plus de recherche active est la machine de Boltzmann --- en particulier la machine de Boltzmann restreinte, ou RBM. Un aspect important de l'entraînement ainsi que l'exploitation d'un tel modèle est la prise d'échantillons. Deux développements récents, la divergence contrastive persistante rapide (FPCD) et le herding, visent à améliorer cet aspect, se concentrant principalement sur le processus d'apprentissage en tant que tel. Notamment, le herding renonce à obtenir un estimé précis des paramètres de la RBM, définissant plutôt une dist
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Lemieux, Simon. "Espaces de timbre générés par des réseaux profonds convolutionnels." Thèse, 2011. http://hdl.handle.net/1866/6294.

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Abstract:
Il est avant-tout question, dans ce mémoire, de la modélisation du timbre grâce à des algorithmes d'apprentissage machine. Plus précisément, nous avons essayé de construire un espace de timbre en extrayant des caractéristiques du son à l'aide de machines de Boltzmann convolutionnelles profondes. Nous présentons d'abord un survol de l'apprentissage machine, avec emphase sur les machines de Boltzmann convolutionelles ainsi que les modèles dont elles sont dérivées. Nous présentons aussi un aperçu de la littérature concernant les espaces de timbre, et mettons en évidence quelque-unes de leurs li
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Desjardins, Guillaume. "Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines." Thèse, 2013. http://hdl.handle.net/1866/10550.

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Abstract:
L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contribu
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Fréchette, Nicolas. "Segmentation automatique de la fibrose pulmonaire sur images de tomodensitométrie en radio-oncologie." Thèse, 2019. http://hdl.handle.net/1866/23812.

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Abstract:
La fibrose pulmonaire est une maladie pulmonaire interstitielle caractérisée par une production irréversible de tissus conjonctifs. Le pronostic de la maladie est plus faible que celui de plusieurs cancers. Dans les dernières années, cette pathologie a été identifiée comme un risque de complication suite à des traitements de radiothérapie. Développer une toxicité post-radique peut compromettre les bénéfices de la radiothérapie, ce qui fait de la fibrose pulmonaire une contre-indication relative. Localiser manuellement la présence de fibrose sur des images de tomodensitométrie (CT) est un probl
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Fu, Min. "FPGA-based object detection using classification circuits." Thèse, 2015. http://hdl.handle.net/1866/12507.

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Abstract:
Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains cla
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Lacaille, Philippe. "Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/22128.

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Pezeshki, Mohammad. "Towards deep semi supervised learning." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/18343.

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Touré, Fodé. "Évaluation et amélioration du rendement de la formation en entreprise : vers une démarche basée sur la gestion des processus d’affaires." Thèse, 2014. http://hdl.handle.net/1866/11414.

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Alamian, Golnoush. "Investigation of neural activity in Schizophrenia during resting-state MEG : using non-linear dynamics and machine-learning to shed light on information disruption in the brain." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/25254.

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Abstract:
Environ 25% de la population mondiale est atteinte de troubles psychiatriques qui sont typiquement associés à des problèmes comportementaux, fonctionnels et/ou cognitifs et dont les corrélats neurophysiologiques sont encore très mal compris. Non seulement ces dysfonctionnements réduisent la qualité de vie des individus touchés, mais ils peuvent aussi devenir un fardeau pour les proches et peser lourd dans l’économie d’une société. Cibler les mécanismes responsables du fonctionnement atypique du cerveau en identifiant des biomarqueurs plus robustes permettrait le développement de traitements pl
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Langlois, Dansereau Christian. "Dealing with heterogeneity in the prediction of clinical diagnosis." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/20491.

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Hamel, Philippe. "Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles." Thèse, 2012. http://hdl.handle.net/1866/8678.

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Abstract:
L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utilis
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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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Pelland-Goulet, Pénélope. "Mesure de l'attention visuo-spatiale dans l'espace et le temps par les potentiels reliés aux événements (PRÉ)." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/24397.

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Abstract:
Les potentiels reliés aux événements (PRÉ) sont très couramment utilisés comme méthode de mesure de l’attention visuelle. Certaines composantes PRÉ comme la N2pc et la P3 sont largement considérées comme marqueurs du déploiement de l’attention. Afin d’investiguer s’il est possible de déterminer la localisation sur laquelle l’attention est dirigée ou encore la présence ou non de l’attention à une localisation donnée, une tâche d’indiçage spatial a été utilisée. L’indice indiquait l’une de quatre localisations sur laquelle les participants devaient diriger leur attention. L’indice spatial utilis
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Levade, Inès. "Évolution intra-hôte de Vibrio cholerae et interactions avec le microbiome intestinal." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/25268.

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Abstract:
Le choléra est une infection diarrhéique aiguë qui représente encore aujourd’hui un grave problème de santé publique dans les pays où l’accès à l’eau potable et un système d’assainissement adéquat ne peut pas être garanti. Vibrio cholerae, le pathogène bactérien responsable de cette maladie, peut provoquer toute une série de symptômes chez les individus infectés, allant d’une diarrhée intense conduisant à une déshydratation sévère, au portage asymptomatique de la bactérie. Bien que notre compréhension du choléra à une échelle macro-épidémiologique a considérablement été améliorée par le dévelo
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Almousli, Hani. "Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets." Thèse, 2013. http://hdl.handle.net/1866/10688.

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Abstract:
Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant a
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van, Beurden Louis. "Comparaison de systèmes de traduction automatique pour la post édition des alertes météorologique d'Environnement Canada." Thesis, 2019. http://hdl.handle.net/1866/23791.

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Abstract:
Ce mémoire a pour but de déterminer la stratégie de traduction automatique des alertes météorologiques produites par Environnement Canada, qui nécessite le moins d’efforts de postédition de la part des correcteurs du bureau de la traduction. Nous commencerons par constituer un corpus bilingue d’alertes météorologiques représentatives de la tâche de traduction. Ensuite, ces données nous serviront à comparer les performances de différentes approches de traduction automatique, de configurations de mémoires de traduction et de systèmes hybrides. Nous comparerons les résultats de ces différen
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Ferreira, Guerra Steve. "Une procédure de sélection automatique de la discrétisation optimale de la ligne du temps pour des méthodes longitudinales d’inférence causale." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/20549.

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Gotti, Fabrizio. "L'atténuation statistique des surdétections d'un correcteur grammatical symbolique." Thèse, 2012. http://hdl.handle.net/1866/9809.

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Abstract:
Les logiciels de correction grammaticale commettent parfois des détections illégitimes (fausses alertes), que nous appelons ici surdétections. La présente étude décrit les expériences de mise au point d’un système créé pour identifier et mettre en sourdine les surdétections produites par le correcteur du français conçu par la société Druide informatique. Plusieurs classificateurs ont été entraînés de manière supervisée sur 14 types de détections faites par le correcteur, en employant des traits couvrant di-verses informations linguistiques (dépendances et catégories syntaxiques, exploration du
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Dumoulin, Vincent. "Representation Learning for Visual Data." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/21140.

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Zhang, Ying. "Sequence to sequence learning and its speech applications." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/21287.

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Krueger, David. "Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/14019.

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Bibi, Khalil. "Personal information prediction from written texts." Thesis, 2020. http://hdl.handle.net/1866/24308.

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Abstract:
La détection de la paternité textuelle est un domaine de recherche qui existe depuis les années 1960. Il consiste à prédire l’auteur d’un texte en se basant sur d’autres textes dont les auteurs sont connus. Pour faire cela, plusieurs traits sur le style d’écriture et le contenu sont extraits. Pour ce mémoire, deux sous-problèmes de détection de la paternité textuelle ont été traités : la prédiction du genre et de l’âge de l’auteur. Des données collectées de blogs en ligne ont été utilisées pour faire cela. Dans ce travail, plusieurs traits (features) textuels ont été comparé en utilisant des m
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Dinh, Laurent. "Reparametrization in deep learning." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/21139.

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Goodfellow, Ian. "Deep learning of representations and its application to computer vision." Thèse, 2014. http://hdl.handle.net/1866/11674.

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Kastner, Kyle. "Structured prediction and generative modeling using neural networks." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/18760.

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Abstract:
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 ce paragraphe en constituent un exemple. D'autres données de ce type incluent les données audio, visuelles et génomiques. La Prédiction Structurée est l'un des domaines traitant de la modélisation de ces données. Nous allons aussi présenter la Modélisation Générative, qui consiste à générer des points similaires aux données sur lesquelles le modèle a été entraîné. Dans le c
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Thibodeau-Laufer, Eric. "Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques." Thèse, 2013. http://hdl.handle.net/1866/10689.

Full text
Abstract:
La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est constitué de trois parties: d’abord un survol des concepts de bases de l’apprentissage automatique et les détails nécessaires pour l’entraînement de réseaux de neurones, modèles qui se livrent bien à des architectures profondes. Ensuite, le premier article présente une application de l’apprentissage machine aux jeux vidéos, puis une méthode de mesur
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Wood, Sean. "Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals." Thèse, 2009. http://hdl.handle.net/1866/3769.

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Abstract:
On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence
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