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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
2018 On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
2024 Towards systematic generalization through meta-learning modular architectures and improving generative flow networks
2014 On Recurrent and Deep Neural Networks
2025 Designing scalable and efficient neural networks
2008 Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes
2022 From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
2004 Méthodes à noyaux appliquées à la gestion de portefeuille
2004 Segmentation hiérarchique du domaine sémantique pour l'accélération d'un modèle de langage
2010 Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
2019 Improved training of energy-based models
2018 Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
2000 Critères d'optimisation d'algorithmes d'apprentissage en gestion de portefeuille
2023 Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
2025 Matrix theory and hardware implementation of linear recurrences
2025 Modeling cellular response to biological perturbations
2019 Recurrent neural models and related problems in natural language processing
2003 Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire
2007 TONGA : un algorithme de gradient naturel pour les problèmes de grande taille
2011 Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
2001 Contributions à la compression de données
2018 Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
2004 Réducation de dimensionnalité non linéaire et vorace
1999 Modèles statistiques comme algorithmes d'apprentissage et MMCCs : prédiction de séries financières
2008 Avancées théoriques sur la représentation et l'optimisation des réseaux de neurones
2023 Towards an extension of causal discovery with generative flow networks to latent variables models
2009 Training deep convolutional architectures for vision
2014 Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle
2020 A deep learning theory for neural networks grounded in physics
2018 Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
2003 Généralisation d'algorithmes de réduction de dimension
2007 Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes
2020 Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
2009 Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
2018 Improved training of generative models
2020 On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
2022 Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
2024 Generative flow networks : theory and applications to structure learning
2018 Reparametrization in deep learning
2018 Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools
2020 Entity-centric representations in deep learning
2018 Applications of complex numbers to deep neural networks
2012 Apprentissage machine efficace : théorie et pratique
2018 Difference target propagation
2016 Bidirectional Helmholtz Machines
2020 Neural approaches to dialog modeling
2021 Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations
2003 Les algorithmes d'apprentissage appliqués aux risques financiers
2006 Collaborative filtering techniques for drug discovery
1999 Utilisation d'hyper-paramètres pour la sélection de variables
2011 Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
Number of results : 1612