Výsledky vyhledávání - "Réseaux Récurrents"

Dissertation/ Thesis

Autor: Sankar, Chinnadhurai

Cette thèse par article se compose de quatre articles qui contribuent au domaine de l’apprentissage profond, en particulier dans la compréhension et l’apprentissage des ap- proches neuronales des systèmes de dialogue. Le premier article fait u

Externí odkaz: http://hdl.handle.net/1866/24802

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Repenser les algorithmes d’apprentissage inspirés de la biologie pour estimer les gradients par la physique des systèmes neuromorphiques

Autor: Ernoult, Maxence

Publikováno v: Neural and Evolutionary Computing [cs.NE]. Sorbonne Université, 2020. English. ⟨NNT : 2020SORUS126⟩

The deep learning approach to AI has taken upon the whole society thanks to the use of Graphical Computing Units (GPUs). Going beyond the capability of the GPUs for deep neural network training is the core motivation of this thesis. One possible appr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::e77e29f2ae7284c6c09574ca51de95a3
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03245357/file/ERNOULT_Maxime_2020.pdf

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Dissertation/ Thesis

Deep neural networks for natural language processing and its acceleration

Autor: Lin, Zhouhan

Cette thèse par article comprend quatre articles qui contribuent au domaine de l'apprentissage profond, en particulier à l'accélération de l’apprentissage par le biais de réseaux à faible précision et à l'application de réseaux de neurones

Externí odkaz: http://hdl.handle.net/1866/23438

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Recurrent Neural Networks and Reinforcement Learning: Dynamic Approaches

Autor: Tallec, Corentin

Publikováno v: Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2019. English. ⟨NNT : 2019SACLS360⟩

An intelligent agent immerged in its environment must be able to both understand andinteract with the world. Understanding the environment requires processing sequencesof sensorial inputs. Interacting with the environment typically involves issuing a

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::a03e2461041c17ec519a80935fba6b08
https://hal.inria.fr/tel-02434367

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LSTM Path-Maker : une nouvelle stratégie pour la patrouille multiagent basée sur l'architecture LSTM

Autor: Othmani-Guibourg, Mehdi, El Fallah-Seghrouchni, Amal, Farges, Jean-Loup

Publikováno v: Conférence Nationale en Intelligence Artificielle
Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, Jul 2019, Toulouse, France

National audience; Abstract For over a decade, the multi-agent patrol task has received a growing attention from the multi-agent community due to its wide range of potential applications. However, the existing patrolling-specific algorithms based on

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::17ce4e6839fb950422cb34bb3ccd7303
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02328772/document

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LSTM Path-Maker : a new LSTM-based strategy for Multiagent Patrolling

Autor: Othmani-Guibourg, Mehdi, El Fallah-Seghrouchni, Amal, Farges, Jean-Loup

Publikováno v: Conférence Nationale en Intelligence Artificielle
Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, Jul 2019, Toulouse, France

For over a decade, the multi-agent patrol task has received a growing attention from the multi-agent community due to its wide range of potential applications. However, the existing patrolling-specific algorithms based on deep learning algorithms are

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::17ce4e6839fb950422cb34bb3ccd7303
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02328772

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Recurrent neural network weight estimation through backward tuning

Autor: Viéville, Thierry, Hinaut, Xavier, Drumond, Thalita, Alexandre, Frédéric

Publikováno v: [Research Report] RR-9100, Inria Bordeaux Sud-Ouest. 2017, pp.1-54

We consider another formulation of weight estimation in recurrent networks,proposing a notation for a large amount of recurrent network units that helpsformulating the estimation problem. Reusing a “good old” control-theory principle,improved her

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::b1c2669507bf656827bde28e425b95da
https://hal.inria.fr/hal-01610735/document

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Estimation des poids d’un réseau récurrent par ajustement rétroactif

Autor: Viéville, Thierry, Hinaut, Xavier, Drumond, Thalita, Alexandre, Frédéric

Publikováno v: [Research Report] RR-9100, Inria Bordeaux Sud-Ouest. 2017, pp.1-54

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::b1c2669507bf656827bde28e425b95da
https://inria.hal.science/hal-01610735

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Dissertation/ Thesis

Le rôle de la balance entre excitation et inhibition dans l'apprentissage dans les réseaux de neurones à spikes

Autor: Bourdoukan, Ralph

Lorsqu'on effectue une tâche, les circuits neuronaux doivent représenter et manipuler des stimuli continus à l'aide de potentiels d'action discrets. On suppose communément que les neurones représentent les quantités continues à l'aide de leur

Externí odkaz: http://www.theses.fr/2016PA066712/document

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Reconnaissance de l’écriture manuscrite avec des réseaux récurrents

Autor: Mioulet, Luc

Publikováno v: Traitement du texte et du document. Université de rouen, 2015. Français

Mass digitization of paper documents requires highly efficient optical cha-racter recognition systems. Digital versions of paper documents enable the useof search engines through keyword dectection or the extraction of high levelinformation (e.g. : t

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::17e6b656811b1dc5250c181f8bd72734
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01301728

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