Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes

Description

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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1. http://hdl.handle.net/1866/6435

Tags

Apprentissage non-supervisé

Réseau de neurones artificiel

Machine de Boltzmann restreinte

Autoassociateur

Autoencodeur

Architecture profonde

Unsupervised learning

Neural network

Restricted Boltzmann machine

Autoassociator

Autoencoder

Deep architecture

Deep learning

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/6435
Date	January 2008
Creators	Larochelle, Hugo
Contributors	Bengio, Yoshua
Source Sets	Université de Montréal
Language	French
Detected Language	French
Type	Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation