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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 Sort by date in ascending order Title Sort by title in ascending order
2001 Contributions à la compression de données
2015-06 Advances in scaling deep learning algorithms
2018-11 Improved training of generative models
2014-11 Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle
2018-08 Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
2018-08 Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
2014-05 On Recurrent and Deep Neural Networks
2022-10 Contributions to generative models and their applications
2018-05 Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
2023-12 Towards an extension of causal discovery with generative flow networks to latent variables models
2013-09 Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques
2018-07 Difference target propagation
2018-02 Reparametrization in deep learning
2017-08 Feedforward deep architectures for classification and synthesis
2007 Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes
2023-08 Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
2018-10 Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
2018-08 Applications of complex numbers to deep neural networks
2020-08 Neural approaches to dialog modeling
2003 Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire