Documents dont l'auteur est "Larochelle, H."
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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.
2020
Barde, P., Roy, J., Jeon, W., Pineau, J., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (décembre 2020). Adversarial Soft Advantage Fitting: Imitation Learning without Policy Optimization [Communication écrite]. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) (11 pages). Lien externe
2019
Beckham, C., Honari, S., Verma, V., Lamb, A., Ghadiri, F., Hjelm, R. D., Bengio, Y., & Pal, C. J. (décembre 2019). On adversarial mixup resynthesis [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada. Lien externe
Ramstedt, S., & Pal, C. J. (décembre 2019). Real-Time Reinforcement Learning [Communication écrite]. 33rd International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2019), Vancouver, British Columbia, Canada. Lien externe
Gasse, M., Chetelat, D., Ferroni, N., Charlin, L., & Lodi, A. (décembre 2019). Exact Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Neural Networks [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, B.-C. (13 pages). Lien externe
Kerg, G., Goyette, K., Touzel, M. P., Gidel, G., Vorontsov, E., Bengio, Y., & Lajoie, G. (décembre 2019). Non-normal Recurrent Neural Network (nnRNN): learning long time dependencies while improving expressivity with transient dynamics [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, B.-C.. Lien externe
Lim, J. H., Pinheiro, P. O., Rostamzadeh, N., Pal, C. J., & Ahn, S. (décembre 2019). Neural Multisensory Scene Inference [Communication écrite]. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, B.-C.. Lien externe
2018
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
Li, R., Kahou, S. E., Schulz, H., Michalski, V., Charlin, L., & Pal, C. J. (décembre 2018). Towards deep conversational recommendations [Communication écrite]. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montréal, Canada (11 pages). Lien externe
Moniz, J. R. A., Beckham, C., Rajotte, S., Honari, S., & Pal, C. J. (décembre 2018). Unsupervised depth estimation, 3D face rotation and replacement [Communication écrite]. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montréal, Canada (11 pages). Lien externe
Subramanian, S., Rajeswar, S., Sordoni, A., Trischler, A., Courville, A., & Pal, C. J. (décembre 2018). Towards text generation with adversarially learned neural outlines [Communication écrite]. 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montréal, Canada (13 pages). Lien externe