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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 Trier par date en ordre décroissant Titre Trier par titre en ordre décroissant
2024 Enhancing risk-based authentication with federated learning : introducing the F-RBA framework
2024 Towards efficient large language models : training low-bitwidth variants and low-rank decomposition of pretrained models
2024 The shifting landscape of data : learning to tame distributional shifts
2024 Parameter, experience, and compute efficient deep reinforcement learning
2024 Generative flow networks : theory and applications to structure learning
2024 Enhancing agent learning through world dynamics modeling
2024 An exploration of approximation chains
2024 Self-supervision for reinforcement learning
2024 Rule-based data augmentation for document-level medical concept extraction
2024 Learning representations for reasoning : generalizing across diverse structures
2024 Scalable and robust fog-computing design & dimensioning in dynamic, trustless smart cities
2024 Advancing adversarial robustness with feature desensitization and synthesized data
2024 Distributed fog load balancing to support IoT applications : a reinforcement learning approach
2024 On PI controllers for updating lagrange multipliers in constrained optimization
2024 Understanding our 3D world via generative modeling
2024 A LiDAR and Camera Based Convolutional Neural Network for the Real-Time Identification of Walking Terrain
2024 The role of continual learning and adaptive computation in improving computational efficiency of deep learning
2024 Identifying latent structures in data
2024 Détection universelle des images synthétiques générées par les modèles de diffusion
2024 The equivalence of contrastive learning and graph convolution in collaborative filtering
Nombre de résultats : 1661