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pro vyhledávání: '"Apprentissage de représentations"'
Autor:
Côté-Turcotte, Léa
Les progrès récents en apprentissage par renforcement ont été substantiels, mais ils dépendent souvent de l'accès à l'état. Un état est un ensemble d'informations qui fournit une description concise et complète de l'environnement, englobant
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/40293
Autor:
Kastner, Kyle
Cette thèse consiste en une série d’approches pour la modélisation de décision structurée - c’est-à-dire qu’elle propose des solutions utilisant des modèles génératifs pour des tâches intégrant plusieurs entrées et sorties, ces entr
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/32582
Autor:
Obando-Ceron, Johan Samir
Dans l'apprentissage par renforcement profond basé sur la valeur avec des mémoires de relecture, le paramètre de taille de lot joue un rôle crucial en déterminant le nombre de transitions échantillonnées pour chaque mise à jour de gradient.
Autor:
Kerg, Giancarlo
Malgré des progrès remarquables dans une grande variété de sujets, les réseaux de neurones éprouvent toujours des difficultés à exécuter certaines tâches simples pour lesquelles les humains excellent. Comme indiqué dans des travaux récent
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/27799
Autor:
Fois, Adrien
Publikováno v:
Informatique [cs]. Université de Lorraine, 2022. Français. ⟨NNT : 2022LORR0299⟩
Neuromorphic computing is a rapidly growing field of computer science. It seeks to define models of computation inspired by the properties of the brain. Neuromorphic computing redefines the nature of the three key components of learning: 1) data, 2)
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::a5b90f94ff8c2fea85139638f875a19c
https://hal.univ-lorraine.fr/tel-04072647/file/DDOC_T_2022_0299_FOIS.pdf
https://hal.univ-lorraine.fr/tel-04072647/file/DDOC_T_2022_0299_FOIS.pdf
Autor:
Mandache, Diana
Publikováno v:
Cancer. Sorbonne Université, 2022. English. ⟨NNT : 2022SORUS370⟩
Cancer is a leading cause of death worldwide making it a major public health concern. Different biomedical imaging techniques accompany both research and clinical efforts towards improving patient outcome. In this work we explore the use of a new fam
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2100::a6014c5c977578f962868544e67150d1
https://theses.hal.science/tel-03966949/file/MANDACHE_Diana_these_2022.pdf
https://theses.hal.science/tel-03966949/file/MANDACHE_Diana_these_2022.pdf
Autor:
Banville, Hubert
Publikováno v:
Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG005⟩
Our understanding of the brain has improved considerably in the last decades, thanks to groundbreaking advances in the field of neuroimaging. Now, with the invention and wider availability of personal wearable neuroimaging devices, such as low-cost m
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::b3d0243469731fa3bb2b4a95ab79cd76
https://theses.hal.science/tel-03602771/document
https://theses.hal.science/tel-03602771/document
Autor:
Dasoulas, Georgios
As the technological evolution of machine learning is accelerating nowadays, data plays a vital role in building intelligent models, being able to simulate phenomena, predict values and make decisions. In an increasing number of applications, data ta
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::ee4490034360ed1ed1915dead03cb394
https://theses.hal.science/tel-03666690
https://theses.hal.science/tel-03666690
Autor:
Gourru, Antoine
The ``digital revolution'' led to an exponential growth of the quantity of long term stored information. Most of this information is textual (e.g., web pages, social media). Natural Language Processing (NLP) models, that allow to classify or to clust
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______166::dda4ec4225220f47ab38bbc4e653747e
https://theses.hal.science/tel-03783746
https://theses.hal.science/tel-03783746
Autor:
Racah, Evan
Extraire une représentation de tous les facteurs de haut niveau de l'état d'un agent à partir d'informations sensorielles de bas niveau est une tâche importante, mais difficile, dans l'apprentissage automatique. Dans ce memoire, nous explorerons
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/23788