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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
2021-08 Steepest descent as Linear Quadratic Regulation
2022-12 Stabilizing Q-Learning for continuous control
2012-09 A dynamic sequential route choice model for micro-simulation
2012-12 Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation
2017-09 Évaluation de politiques de séquençage d'arrivées d'avions par Simulation Monte Carlo
2018-03 Estimation of Noisy Cost Functions by Conventional and Adjusted Simulated Annealing Techniques
2022-01 Measuring RocksDB performance and adaptive sampling for model estimation
2020-05 Leveraging deep reinforcement learning in the smart grid environment
2016-08 Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming
2020-01 Programmation stochastique à deux étapes pour l’ordonnancement des arrivées d’avions sous incertitude
2020-05 European day-ahead electricity price forecasting
2022-11 Génération de données : de l’anonymisation à la construction de populations synthétiques
2015-07 Investigating the Impact of Personal, Temporal and Participation Factors on Code Review Quality
2022-12 Re-weighted softmax cross-entropy to control forgetting in federated learning
2022-11 Imitation from observation using behavioral learning
2017-08 Dealing with heterogeneity in the prediction of clinical diagnosis
2021-08 Evolving‌ ‌artificial‌ ‌neural‌ ‌networks‌‌ ‌to‌ ‌imitate‌ ‌human‌ ‌behaviour‌‌ ‌in‌ ‌Shinobi‌ ‌III‌ ‌:‌ ‌return‌ ‌of‌ ‌the‌ ‌Ninja‌ ‌master‌
2023-04 Multi-task learning for joint diagnosis of CNVs and psychiatric conditions from rs-fMRI
2023-07 AI-based modeling of brain and behavior : combining neuroimaging, imitation learning and video games
2022-11 Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset
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