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Nuage de motsUn 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.
Bengio, Y., Deleu, T., Rahaman, N., Ke, N. R., Lachapelle, S., Bilaniuk, O., Goyal, A., & Pal, C. J. (avril 2020). A meta-transfer objective for learning to disentagle causal mechanisms [Communication écrite]. 8th International Conference on Learning Representations (ICLR 2020), Addis Ababa, Ethiopia (27 pages). Lien externe
Goyal, A., Ke, N. R., Ganguli, S., & Bengio, Y. (décembre 2017). Variational walkback: Learning a transition operator as a stochastic recurrent net [Communication écrite]. 31st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA. Non disponible
Goyal, A., Sordoni, A., Cote, M.-A., Ke, N. R., & Bengio, Y. (décembre 2017). Z-forcing: Training stochastic recurrent networks [Communication écrite]. 31st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA. Non disponible
Krueger, D., Maharaj, T., Kramar, J., Pezeshki, M., Ballas, N., Ke, N. R., Goyal, A., Bengio, Y., Courville, A., & Pal, C. J. (avril 2017). Zoneout: Regularizing rNNs by randomly preserving hidden activations [Communication écrite]. 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017), Toulon, France (11 pages). Lien externe
Ke, N. R., Goyal, A., Bilaniuk, O., Binas, J., Mozer, M. C., Pal, C. J., & Bengio, Y. (décembre 2018). Sparse attentive backtracking: Temporal credit assignment through reminding [Communication écrite]. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montréal, Canada (12 pages). Lien externe
Madan, K., Ke, N. R., Goyal, A., Schölkopf, B., & Bengio, Y. (avril 2021). Fast and slow learning of recurrent independent mechanisms [Communication écrite]. 10th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021) (18 pages). Non disponible
