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No Milestone

#	Summary	Assigned to	Status
46	Garder avec jobman la version des modules utiliser(theano, pylearn, ift6266,...)	nouiz	New

Créer résultats baseline avec algos d'apprentissage classiques

#	Summary	Assigned to	Status
7	Baseline régression logistique sur NIST	mcote	Accepted
8	Baseline MLP ordinaire NIST	XavierMuller	Test
9	Optimiser le temps d'entraînement des MLPs	pascanur	New
10	Étendre le code mlp.py du tutoriel à un nombre de couches variable	humel	Test
18	Entraîner un réseau à convolution de type lenet5	jeremyE	Test
49	entraîner séparément le MLP sur les chiffres, majuscules, minuscules	XavierMuller	Test
50	entraîner séparément le SDA sur les chiffres, majuscules, minuscules	fsavard	New
52	Entraîner différentes variantes de RBMs sur NIST, PNIST, P07	goldfinger	Accepted

Transformations synthétiques des données

#	Summary	Assigned to	Status
40	Créer versions des données restreintes à sous-classes chiffres ou lettres	jeremyE	Accepted

Créer résultats avec algos d'apprentissage architectures profondes

#	Summary	Assigned to	Status
33	Entraîner un auto-encodeur débruitant sur NIST	youssouf	Accepted
34	Entraîner une pile d'auto-encodeurs débruitants, avec ajustement supervisé	fsavard	Test
35	Écrire le code pour un auto-encoder débruitant convolutionnel, et leur empilement	humel	Test
36	Explorer les hyper-paramètres pour un empilement d'auto-encodeurs débruitants à convolution	abergeron	Accepted
26	Ordonner les exemples par complexité croissante et entraîner selon le principe du "curriculum learning"	XaGlo	Accepted

Exploration de l'effet de l'utilisation des données d'entraînement

#	Summary	Assigned to	Status
39	Effet de l'ajustement supervisé sur données cible	SylvainPL	Accepted

Animations pour démo

#	Summary	Assigned to	Status
53	Créer infrastructure et pipelines pour démo par animations	boulanni	Accepted
54	Entraîner avec des sigmoides pour la dernière couche	youssouf	Accepted
55	Explorer solutions pour réduire la sensibilité aux variations de position et échelle	abergeron	New
56	Créer des animations à partir des données perturbées		New
68	créer page web jolie pour publiciser le rapport technique, la démo, et le code	doomie	New
69	Version française de la page web	mcote	New

Écriture d'un article résumant les résultats les plus intéressants

#	Summary	Assigned to	Status
37	Énumérer et prioriser les questions à tester expérimentalement pour un article	yoshua.bengio	Accepted
41	Autre travail de fouille de la littérature scientifique	mcote	Accepted
47	Documentation publique pour les données générées		New
57	rapport technique, écriture introduction	yoshua.bengio	Accepted
59	rapport technique, décrire perturbations - partie 2	fsavard	New
60	rapport technique, écriture section 3 (algorithmes)	abergeron	Accepted
61	rapport technique, décrire datasets (sec. 4.1)	XaGlo	New
62	rapport technique, décrire setup expérimental des modèles et hyper-params (sec. 4.2)	abergeron	Accepted
63	rapport technique, décrire résultats SDA vs MLPs (sec. 5.1)		New
64	rapport technique, décrire résultats effet perturbations (sec. 5.2)		New
65	rapport technique, décrire résultats effet des catégories (sec. 5.3)	guitch	Accepted
66	rapport technique, écrire conclusion		New