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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.

 

 

Pour une recherche détaillée
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Date Trier par date en ordre croissant Titre Trier par titre en ordre croissant
2019 Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
2022 From specialists to generalists : inductive biases of deep learning for higher level cognition
2012 Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
2022 Contributions to generative models and their applications
2018 Applications of complex numbers to deep neural networks
2016 Bidirectional Helmholtz Machines
2019 Recurrent neural models and related problems in natural language processing
2015 Advances in scaling deep learning algorithms
2004 Segmentation hiérarchique du domaine sémantique pour l'accélération d'un modèle de langage
2018 Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
1999 Utilisation d'hyper-paramètres pour la sélection de variables
2023 Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
2024 Deep learning applications to climate change mitigation
2018 On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks
2020 Entity-centric representations in deep learning
2006 Collaborative filtering techniques for drug discovery
2014 Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle
2008 Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes
2014 On Recurrent and Deep Neural Networks
2018 Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools
2003 Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire
2012 Apprentissage machine efficace : théorie et pratique
2018 Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes
2020 Neural approaches to dialog modeling
2024 Generative flow networks : theory and applications to structure learning
2017 Feedforward deep architectures for classification and synthesis
2024 Towards systematic generalization through meta-learning modular architectures and improving generative flow networks
2020 A deep learning theory for neural networks grounded in physics
2011 Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
2008 Avancées théoriques sur la représentation et l'optimisation des réseaux de neurones
2011 Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
2004 Réducation de dimensionnalité non linéaire et vorace
2021 Towards computationally efficient neural networks with adaptive and dynamic computations
2018 Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
2009 Training deep convolutional architectures for vision
1999 Modèles statistiques comme algorithmes d'apprentissage et MMCCs : prédiction de séries financières
2003 Généralisation d'algorithmes de réduction de dimension
2009 Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
2018 Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks
2014 Distributed conditional computation
Nombre de résultats : 1513