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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
2022-08 Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
2007 TONGA : un algorithme de gradient naturel pour les problèmes de grande taille
2004 Segmentation hiérarchique du domaine sémantique pour l'accélération d'un modèle de langage
2004 Méthodes à noyaux appliquées à la gestion de portefeuille
1999 Utilisation d'hyper-paramètres pour la sélection de variables
2003 Modèles à noyaux à structure locale
2003 Généralisation d'algorithmes de réduction de dimension
2012-03 Apprentissage machine efficace : théorie et pratique
2003 Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire
2000 Critères d'optimisation d'algorithmes d'apprentissage en gestion de portefeuille
2012-09 Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
2016-09 Bidirectional Helmholtz Machines
2015-06 Advances in scaling deep learning algorithms
2014-11 Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle
2014-05 On Recurrent and Deep Neural Networks
2001 Contributions à la compression de données
2003 Les algorithmes d'apprentissage appliqués aux risques financiers
2007 Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes
2004 Réducation de dimensionnalité non linéaire et vorace
2020-08 Entity-centric representations in deep learning
2018-08 Applications of complex numbers to deep neural networks
2019-04 Recurrent neural models and related problems in natural language processing
2019-07 Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
2019-06 Improved training of energy-based models
2019-08 Deep neural networks for natural language processing and its acceleration
2011-03 Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
2020-01 On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
2020-08 Neural approaches to dialog modeling
2010-10 Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
2018-10 Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools
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