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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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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 croissant Titre Trier par titre en ordre croissant
2018-05 Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
2019-07 Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
2018-04 On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
2018-08 Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
2018-02 Reparametrization in deep learning
2020-01 On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning
2018-08 Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
2017-08 Feedforward deep architectures for classification and synthesis
2007 Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes
2020-08 Neural approaches to dialog modeling
2018-11 Improved training of generative models
2011-03 Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
2018-07 Difference target propagation
2020-08 Entity-centric representations in deep learning
2018-10 Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools
2006 Collaborative filtering techniques for drug discovery
2018-10 Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
2018-08 Applications of complex numbers to deep neural networks
2019-04 Recurrent neural models and related problems in natural language processing
2019-08 Deep neural networks for natural language processing and its acceleration
2008 Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes
2007 TONGA : un algorithme de gradient naturel pour les problèmes de grande taille
2020-10 Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
2016-12 Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio
2017-12 Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation
2017-12 Exploring Attention Based Model for Captioning Images
2014-04 Deep learning of representations and its application to computer vision
2013-12 Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
2018-09 Representation Learning for Visual Data
2014-08 Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting