Modèles neuronaux génératifs séquence-à-séquence pour la traduction et la description automatique des images.

par Maha Elbayad

Projet de thèse en Mathématiques et Informatique

Sous la direction de Jakob Verbeek et de Laurent Besacier.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Grenoble (laboratoire) et de GETALP - Groupe d'Etude en Traduction/Traitement des Langues et de la Parole (ancien labo Clips) (equipe de recherche) depuis le 05-01-2017 .


  • Résumé

    Cette thèse vise à étudier les modèles neuronaux génératifs séquece-à-séquence et leurs applications notamment la traduction automatique et la description des images en langage naturel.

  • Titre traduit

    Neural sequence-to-sequence prediction models for neural machine translation and image captioning.


  • Résumé

    The focus of this PhD will be on neural sequence-to-sequence models and their application to several modalities, mainly image and text for tasks such as machine translation and image captioning.