| LU 30/09 |
Champs markoviens conditionnels (Conditional Random Fields) - apprentissage
- Lectures suggérées -
- Articles discutant des variantes non-linéaires (avec neurones cachés) des champs markoviens conditionnels:
- Article précurseur des champs markoviens conditionnels:
- Articles sur des modèles alternatifs aux champs markoviens conditionnels:
- Article décrivant diverses approches pour tenir compte de la fonction d'erreur selon laquelle le modèle est évalué:
- Matériel multimédia suggéré -
| LU 07/10 |
Semaine libre |
| LU 14/10 |
Machine de Boltzmann restreintes
(Restricted Boltzmann Machines)
- Lectures suggérées -
- Autre article évaluant différentes approches pour entraîner un modèle avec constante de normalisation:
- Articles sur différentes extensions de la machine de Boltzmann restreinte:
- Articles sur des techniques avancées d'échantillonnage:
- Matériel multimédia suggéré -
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| LU 21/10 |
Autoencodeurs
- Lectures suggérées -
- Article théorique démontrant qu'une couche non-linéaire n'est pas nécessaire pour obtenir la meilleure erreur de reconstruction:
- Articles sur différentes extensions d'autoencodeurs:
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| LU 28/10 |
Réseaux profonds (Deep learning)
- Lectures suggérées -
- Article sur les deep belief networks:
- Article sur les autoencodeurs profonds:
- Article détaillé sur les réseaux profonds:
- Évaluations expérimentales de l'apprentissage de réseaux profonds:
- Diverses alternatives pour l'apprentissage non-supervisé vorace
des couches cachées d'une réseau profond:
- Régularisation de type dropout:
- Un autre type de réseaux de neurones profonds, qui n'est pas feed-forward:
- Matériel multimédia suggéré -
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| LU 04/11 |
Codage parcimonieux (Sparse coding)
- Lectures suggérées -
- D'autres algorithmes apprenant une représentation parcinomieuse:
- Variantes de codage parcimonieux:
- Apprentissage en ligne de codage parcimonieux:
- Technique pour accélérer l'inférence d'une représentation parcimonieuse:
- Matériel multimédia suggéré -
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| LU 11/11 |
Vision par ordinateur avec réseaux de neurones
- Lectures suggérées -
- Évaluation de bonnes pratiques dans l'utilisation de réseaux à convolution:
- Version convolutionnelle de la machine de Boltzmann restreinte:
- Résumé de la neurophysionomie du cortex visuel:
- Analyse de l'utilisation de filtres aléatoires:
- Différentes applications de vision par ordinateur:
- D'autres approches convolutionnelles:
- Matériel multimédia suggéré -
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| LU 18/11 |
Traitement automatique de la langue avec réseaux de neurones
- Lectures suggérées -
- Articles sur la modélisation du language avec réseaux de neurones:
- Modélisation de documents avec réseaux de neurones:
- D'autres articles sur l'étiquetage de mots basée sur un réseau de neurones:
- D'autres algorithmes d'apprentissage efficaces pour données textuelles:
- Apprentissage de représentation des mots:
- Articles sur le recursive neural network:
-
Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks
de Richard Socher,
Jeffrey Pennington,
Eric Huang,
Andrew Ng et
Christopher Manning
[video]
-
Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions
de Richard Socher,
Jeffrey Pennington,
Eric Huang,
Andrew Ng et
Christopher Manning
-
Dynamic Pooling and Unfolding Recursive Autoencoders for Paraphrase Detection
de Richard Socher,
Eric Huang,
Jeffrey Pennington,
Andrew Ng et
Christopher Manning
-
Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector Spaces
de Richard Socher,
Brody Huval,
Christopher Manning
et Andrew Ng
- Matériel multimédia suggéré -
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| LU 25/11 |
Présentations orales |
| LU 02/12 |
Présentations orales |
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