Passer au contenu

/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

Je donne

Rechercher

Thèses et mémoires

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

 

 

For a detailed search
Visit Papyrus
Date Sort by date in ascending order Title Sort by title in ascending order
2020-10 Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
2020-12 A deep learning theory for neural networks grounded in physics
2023-08 Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
2022-10 From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
2021-08 Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations
2009-11 Échantillonnage dynamique de champs markoviens
2022-10 Contributions to generative models and their applications
2009-08 Training deep convolutional architectures for vision
2009-11 Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
2018-10 Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
2013-09 Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques
2018-11 Improved training of generative models
2017-08 Feedforward deep architectures for classification and synthesis
2018-08 Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
2018-02 Reparametrization in deep learning
2008 Avancées théoriques sur la représentation et l'optimisation des réseaux de neurones
2018-07 Difference target propagation
2008 Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes
2011-08 Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
2018-05 Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
2006 Collaborative filtering techniques for drug discovery
2018-04 On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
2018-08 Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
2014-08 Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting
2014-08 Distributed conditional computation
2016-12 Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio
2017-12 Exploring Attention Based Model for Captioning Images
2013-12 Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
2014-04 Deep learning of representations and its application to computer vision
2017-12 Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation