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Thèses et mémoires

Des thèses et mémoires de nos étudiants sont conservés et consultables dans Papyrus, le dépôt institutionnel de l'Université de Montréal.

 

 

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Date Trier par date en ordre croissant Titre Trier par titre en ordre croissant
2003 Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire
2021-08 Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations
2004 Segmentation hiérarchique du domaine sémantique pour l'accélération d'un modèle de langage
2014-05 On Recurrent and Deep Neural Networks
2009-08 Training deep convolutional architectures for vision
2022-10 From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
2010-10 Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
2009-11 Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
2016-09 Bidirectional Helmholtz Machines
2001 Contributions à la compression de données
2015-06 Advances in scaling deep learning algorithms
2000 Critères d'optimisation d'algorithmes d'apprentissage en gestion de portefeuille
2023-08 Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
2012-03 Apprentissage machine efficace : théorie et pratique
2022-10 Contributions to generative models and their applications
2014-11 Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle
2012-09 Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
2004 Réducation de dimensionnalité non linéaire et vorace
2003 Les algorithmes d'apprentissage appliqués aux risques financiers
2003 Généralisation d'algorithmes de réduction de dimension
2003 Modèles à noyaux à structure locale
1999 Utilisation d'hyper-paramètres pour la sélection de variables
2022-08 Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
2009-11 Échantillonnage dynamique de champs markoviens
2004 Méthodes à noyaux appliquées à la gestion de portefeuille
2013-09 Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques
2020-12 A deep learning theory for neural networks grounded in physics
2011-08 Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
2008 Avancées théoriques sur la représentation et l'optimisation des réseaux de neurones
2019-06 Improved training of energy-based models
2018-05 Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
2019-07 Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
2018-04 On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
2018-08 Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
2018-02 Reparametrization in deep learning
2020-01 On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
2018-08 Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
2017-08 Feedforward deep architectures for classification and synthesis
2007 Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes
2020-08 Neural approaches to dialog modeling
Nombre de résultats : 1162