Documents dont l'auteur est "Pineau, Joëlle"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Auteur ou autrice
Romoff, J., Henderson, P., Kanaa, D. J. S., Bengio, E., Touati, A., Bacon, P.-L., & Pineau, J. (mai 2021). TDprop: Does Adaptive Optimization With Jacobi Preconditioning Help Temporal Difference Learning? [Communication écrite]. 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2021). Lien externe
Parthasarathi, P., Pineau, J., & Anbil Parthipan, S. C. (juillet 2021). Do Encoder Representations of Generative Dialogue Models have sufficient summary of the Information about the task ? [Communication écrite]. 22nd Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue, Singapore and Online. Lien externe
Parthasarathi, P., Abdelsalam, M., Anbil Parthipan, S. C., & Pineau, J. (juillet 2021). A brief study on the effects of training generative dialogue models with a semantic loss [Communication écrite]. 22nd Annual Meeting of the Special-Interest-Group-on-Discourse-and-Dialogue (SIGDIAL 2021), Singapore, Singapore. Lien externe
Serban, I. V., Sankar, C., Pieper, M., Pineau, J., & Bengio, Y. (2020). The Bottleneck Simulator: A Model-Based Deep Reinforcement Learning Approach. Journal of Artificial Intelligence Research, 69, 571-612. Lien externe
Henderson, P., Sinha, K., Angelard-Gontier, N., Ke, N. R., Fried, G., Lowe, R., & Pineau, J. (février 2018). Ethical Challenges in Data-Driven Dialogue Systems [Communication écrite]. 1st AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2018), New Orleans, LA. Lien externe
Directeur ou directrice de recherche
Nguyen, D. Q. (2017). Commande collaborative d'un fauteuil roulant dans un environnement partiellement connu [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Ghorbel, M. (2016). Commande collaborative pour un fauteuil roulant intelligent [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Majdoub, G. (2014). Techniques d'optimisation de la navigation globale d'un fauteuil roulant motorisé intelligent [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible