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Dissertations / Theses on the topic 'Algorithme du gradient stochastique'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 30 January 2023

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Mercier, Quentin. "Optimisation multicritère sous incertitudes : un algorithme de descente stochastique." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4076/document.

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Abstract:
Cette thèse s’intéresse à l’optimisation multiobjectif sans contrainte lorsque les objectifs sont exprimés comme des espérances de fonctions aléatoires. L’aléa est modélisé par l’intermédiaire de variables aléatoires et on considère qu’il n’impacte pas les variables d’optimisation du problème. La thèse consiste à proposer un algorithme de descente qui permet l’obtention des solutions de Pareto du problème d’optimisation ainsi écrit. En utilisant des résultats d’analyse convexe, il est possible de construire un vecteur de descente commun à l’ensemble des objectifs du problème d’optimisation pou
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Culioli, Jean-Christophe. "Algorithmes de decomposition/coordination en optimisation stochastique." Paris, ENMP, 1987. http://www.theses.fr/1987ENMP0059.

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Abstract:
Les systemes consideres, souvent complexes a modeliser et/ou optimiser peuvent etre constitues de sous-systemes heterogenes pour lesquels une technique globale de resolution n'est pas necessairement appropriee ou possible, meme s'ils sont equivalents et peu nombreux
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Perrier, Alexis. "Développement et analyse de performance d'algorithmes de type gradient stochastique /." Paris : Ecole nationale supérieure des télécommunications, 1995. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb35802687g.

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4

Strugarek, Cyrille. "Approches variationnelles et autres contributions en optimisation stochastique." Phd thesis, Ecole des Ponts ParisTech, 2006. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001848.

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Abstract:
Cette thèse s'attache à l'étude des problèmes d'optimisation stochastique, en les abordant sous divers angles. Le premier chapitre donne un panorama des problèmes d'optimisation stochastique. Le deuxième chapitre montre qu'en dimension un, seuls les systèmes à espace d'état à dynamique et observation linéaire sont sans effet dual en boucle ouverte. Le troisième chapitre s'attache à montrer la nécessité de tenir compte de la structure d'information dans la discrétisation et les résultats de stabilité pour les problèmes à plusieurs pas de temps. Le quatrième chapitre propose une nouvelle famille
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Es-Sadek, Mohamed Zeriab. "Contribution à l'optimisation globale : approche déterministe et stochastique et application." Thesis, Rouen, INSA, 2009. http://www.theses.fr/2009ISAM0010/document.

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Abstract:
Dans les situations convexes, le problème d'optimisation globale peut être abordé par un ensemble de méthodes classiques, telles, par exemple, celles basées sur le gradient, qui ont montré leur efficacité en ce domaine. Lorsque la situation n'est pas convexe, ces méthodes peuvent être mises en défaut et ne pas trouver un optimum global. La contribution de cette thèse est une méthodologie pour la détermination de l'optimum global d'une fonction non convexe, en utilisant des algorithmes hybrides basés sur un couplage entre des algorithmes stochastiques issus de familles connues, telles, par exem
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Dedieu, Hervé. "Etude des effets de quantification dans les algorithmes adaptatifs de type gradient stochastique." Grenoble 2 : ANRT, 1988. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37613018c.

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Nguyen, Thanh Huy. "Heavy-tailed nature of stochastic gradient descent in deep learning : theoretical and empirical analysis." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT003.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'algorithme du gradient stochastique (SGD). Plus précisément, nous effectuons une analyse théorique et empirique du comportement du bruit de gradient stochastique (GN), qui est défini comme la différence entre le gradient réel et le gradient stochastique, dans les réseaux de neurones profonds. Sur la base de ces résultats, nous apportons une perspective alternative aux approches existantes pour étudier SGD. Le GN dans SGD est souvent considéré comme gaussien pour des raisons mathématiques. Cette hypothèse permet d'étudier SGD comme une équation différ
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Letournel, Marc. "Approches duales dans la résolution de problèmes stochastiques." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00938751.

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Abstract:
Le travail général de cette thèse consiste à étendre les outils analytiques et algébriques usuellement employés dans la résolution de problèmes combinatoires déterministes à un cadre combinatoire stochastique. Deux cadres distincts sont étudiés : les problèmes combinatoires stochastiques discrets et les problèmes stochastiques continus. Le cadre discret est abordé à travers le problème de la forêt couvrante de poids maximal dans une formulation Two-Stage à multi-scénarios. La version déterministe très connue de ce problème établit des liens entre la fonction de rang dans un matroïde et la form
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Doan, Thanh-Nghi. "Large scale support vector machines algorithms for visual classification." Thesis, Rennes 1, 2013. http://www.theses.fr/2013REN1S083/document.

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Abstract:
Nous présentons deux contributions majeures : 1) une combinaison de plusieurs descripteurs d’images pour la classification à grande échelle, 2) des algorithmes parallèles de SVM pour la classification d’images à grande échelle. Nous proposons aussi un algorithme incrémental et parallèle de classification lorsque les données ne peuvent plus tenir en mémoire vive<br>We have proposed a novel method of combination multiple of different features for image classification. For large scale learning classifiers, we have developed the parallel versions of both state-of-the-art linear and nonlinear SVMs.
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Younes, Laurent. "Problèmes d'estimation paramétrique pour des champs de Gibbs Markoviens : applications au traitement d'images." Paris 11, 1988. http://www.theses.fr/1988PA112269.

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Abstract:
Nous nous intéressons à l’estimation paramétrique par maximum de vraisemblance pour des champs de Gibbs markoviens. Apres une introduction composée d'une part d'une discussion heuristique de l'analyse statistique des images aboutissant à une modélisation par champs aléatoires. Et d'autre part d'un rappel de différentes techniques d'estimation paramétrique existant dans la littérature, nous consacrons un chapitre au rappel de quelques résultats reliés aux champs de Gibbs, et à leur étude statistique: nous introduisons la notion de potentiel, ainsi que les définitions qui s’y rattachent, puis no
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Samé, Allou Badara. "Modèles de mélange et classification de données acoustiques en temps réel." Compiègne, 2004. http://www.theses.fr/2004COMP1540.

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Abstract:
Cette thèse, menée en collaboration avec le Centre Technique des Industries Mécaniques (CETIM), s'inscrit dans le cadre de la classification automatique pour le contrôle en temps réel par émission acoustique des équipements sous pression (citernes GPL. . . ). Le travail effectué vise à améliorer un logiciel temps réel (LOTERE) d'aide à la décision dans le contrôle des équipements sous pression, jugé lent quand le nombre des émissions acoustiques à traiter devient très grand. Deux approches classificatoires basées sur le modèle de mélange de lois, capables de prendre en compte les contraintes d
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Godichon-Baggioni, Antoine. "Algorithmes stochastiques pour la statistique robuste en grande dimension." Thesis, Dijon, 2016. http://www.theses.fr/2016DIJOS053/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'étude d'algorithmes stochastiques en grande dimension ainsi qu'à leur application en statistique robuste. Dans la suite, l'expression grande dimension pourra aussi bien signifier que la taille des échantillons étudiés est grande ou encore que les variables considérées sont à valeurs dans des espaces de grande dimension (pas nécessairement finie). Afin d'analyser ce type de données, il peut être avantageux de considérer des algorithmes qui soient rapides, qui ne nécessitent pas de stocker toutes les données, et qui permettent de mettre à jour facilement les estimations.
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Mignacco, Francesca. "Statistical physics insights on the dynamics and generalisation of artificial neural networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASP074.

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Abstract:
L'apprentissage machine est une technologie désormais omniprésente dans notre quotidien. Toutefois, ce domaine reste encore largement empirique et ses enjeux scientifiques manquent d'une compréhension théorique profonde. Cette thèse se penche vers la découverte des mécanismes sous-tendant l'apprentissage dans les réseaux de neurones artificiels à travers le prisme de la physique statistique. Dans une première partie, nous nous intéressons aux propriétés statiques des problèmes d'apprentissage, que nous introduisons au chapitre 1.1. Dans le chapitre 1.2, nous considérons la classification d'un
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Flammarion, Nicolas. "Stochastic approximation and least-squares regression, with applications to machine learning." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEE056/document.

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Abstract:
De multiples problèmes en apprentissage automatique consistent à minimiser une fonction lisse sur un espace euclidien. Pour l’apprentissage supervisé, cela inclut les régressions par moindres carrés et logistique. Si les problèmes de petite taille sont résolus efficacement avec de nombreux algorithmes d’optimisation, les problèmes de grande échelle nécessitent en revanche des méthodes du premier ordre issues de la descente de gradient. Dans ce manuscrit, nous considérons le cas particulier de la perte quadratique. Dans une première partie, nous nous proposons de la minimiser grâce à un oracle
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Dedieu, Hervé. "Étude des effets de quantification dans les algorithmes adaptatifs de type gradiant stochastique." Toulouse, INPT, 1988. http://www.theses.fr/1988INPT081H.

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Abstract:
Le travail presente a ete divise en quatre parties: la premiere partie rappelle les principales applications des algorithmes de type gradient stochastique en traitement du signal. La deuxieme partie est consacree au calcul du transfert des effets de quantifications sur les variables intermediaires et sur les variables de sortie de l'algorithme lorsqu'on implemente l'algorithme en virgule fixe. La troisieme partie definit le concept de quantification aleatoire. Il est montre que l'apport de la quantification aleatoire permet d'eviter les phenomenes de blocage qui sont obligatoirement presents d
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Akata, Zeynep. "Contributions à l'apprentissage grande échelle pour la classification d'images." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM003/document.

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Abstract:
La construction d'algorithmes classifiant des images à grande échelle est devenue une t^ache essentielle du fait de la difficulté d'effectuer des recherches dans les immenses collections de données visuelles non-etiquetées présentes sur Internet. L'objetif est de classifier des images en fonction de leur contenu pour simplifier la gestion de telles bases de données. La classification d'images à grande échelle est un problème complexe, de par l'importance de la taille des ensembles de données, tant en nombre d'images qu'en nombre de classes. Certaines de ces classes sont dites "fine-grained" (s
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Cénac, Peggy. "Récursivité au carrefour de la modélisation de séquences, des arbres aléatoires, des algorithmes stochastiques et des martingales." Habilitation à diriger des recherches, Université de Bourgogne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00954528.

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Abstract:
Ce mémoire est une synthèse de plusieurs études à l'intersection des systèmes dynamiques dans l'analyse statistique de séquences, de l'analyse d'algorithmes dans des arbres aléatoires et des processus stochastiques discrets. Les résultats établis ont des applications dans des domaines variés allant des séquences biologiques aux modèles de régression linéaire, processus de branchement, en passant par la statistique fonctionnelle et les estimations d'indicateurs de risque appliqués à l'assurance. Tous les résultats établis utilisent d'une façon ou d'une autre le caractère récursif de la structur
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Cheng, Jianqiang. "Stochastic Combinatorial Optimization." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112261.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions trois types de problèmes stochastiques : les problèmes avec contraintes probabilistes, les problèmes distributionnellement robustes et les problèmes avec recours. Les difficultés des problèmes stochastiques sont essentiellement liées aux problèmes de convexité du domaine des solutions, et du calcul de l’espérance mathématique ou des probabilités qui nécessitent le calcul complexe d’intégrales multiples. A cause de ces difficultés majeures, nous avons résolu les problèmes étudiées à l’aide d’approximations efficaces.Nous avons étudié deux types de problèmes stoch
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Urban, Bernard. "Applications du maximum d'entropie et du gradient stochastique à la météorologie." Toulouse 3, 1996. http://www.theses.fr/1996TOU30083.

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Abstract:
On applique le principe du maximum d'entropie pour: a) justifier certaines relations geophysiques approchees b) resoudre des problemes inverses en presence d'erreurs du modele direct et d'erreurs de mesure. Les composantes de l'erreur du modele peuvent etre correlees par l'utilisation de copules. La methode est appliquee plus specifiquement a un modele meteorologique. On presente aussi une version tronquee d'un algorithme de gradient stochastique du type kiefer-wolfowitz, dont on etudie la vitesse de convergence presque sure et la vitesse de convergence en loi
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Hernandez, Freddy. "Fluctuations à l'équilibre d'un modèle stochastique non gradient qui conserve l'énergie." Paris 9, 2010. https://bu.dauphine.psl.eu/fileviewer/index.php?doc=2010PA090029.

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Abstract:
En cette thèse nous étudions le champ de fluctuations à l'équilibre de l'énergie d'un modèle non gradient réversible. Nous établissons la convergence en loi vers un processus d'Ornstein-Uhlenbeck généralisé. En adaptant la méthode non gradient introduite par S. R. S Varadhan, nous identifions le terme de diffusion, ce qui nous permet de déduire le principe de Boltzmann-Gibbs. Ceci est le point essentiel pour montrer que les lois fini dimensionnelles du champ de fluctuations, convergent vers les lois fini dimensionnelles d'un processus généralisé d'Ornstein-Uhlenbeck. De plus, en utilisant à no
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Massé, Pierre-Yves. "Autour De L'Usage des gradients en apprentissage statistique." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS568/document.

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Abstract:
Nous établissons un théorème de convergence locale de l'algorithme classique d'optimisation de système dynamique RTRL, appliqué à un système non linéaire. L'algorithme RTRL est un algorithme en ligne, mais il doit maintenir une grande quantités d'informations, ce qui le rend impropre à entraîner des systèmes d'apprentissage de taille moyenne. L'algorithme NBT y remédie en maintenant une approximation aléatoire non biaisée de faible taille de ces informations. Nous prouvons également la convergence avec probabilité arbitrairement proche de un, de celui-ci vers l'optimum local atteint par l'algo
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Zerbinati, Adrien. "Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif en simulation de haute fidélité : application à l'aérodynamique compressible." Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00868031.

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Abstract:
En optimisation multiobjectif, les connaissances du front et de l'ensemble de Pareto sont primordiales pour résoudre un problème. Un grand nombre de stratégies évolutionnaires sont proposées dans la littérature classique. Ces dernières ont prouvé leur efficacité pour identifier le front de Pareto. Pour atteindre un tel résultat, ces algorithmes nécessitent un grand nombre d'évaluations. En ingénierie, les simulations numériques sont généralement réalisées par des modèles de haute-fidélité. Aussi, chaque évaluation demande un temps de calcul élevé. A l'instar des algorithmes mono-objectif, les
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Makhlouf, Azmi. "Régularité fractionnaire et analyse stochastique de discrétisations ; Algorithme adaptatif de simulation en risque de crédit." Phd thesis, Grenoble INPG, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00460269.

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Abstract:
Cette thèse concerne trois sujets de probabilités numériques et de mathématiques financières. D'abord, nous étudions le module de régularité L2 en temps de la composante Z d'une EDSR markovienne à coefficients lipschitziens, mais dont la fonction terminale g est irrégulière. Ce module est lié à l'erreur d'approximation par schéma d'Euler. Nous montrons, de façon optimale, que l'ordre de convergence est explicitement lié à la régularité fractionnaire de g. Ensuite, nous proposons une méthode de Monte-Carlo séquentielle pour le calcul efficace du prix d'une tranche de CDO, basée sur des variable
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Zeriab, Mohamed Zeriab. "Contribution à l'optimisation globale : approche déterministe et stochastique et application." Phd thesis, INSA de Rouen, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560887.

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Abstract:
Dans les situations convexes, le problème d'optimisation globale peut être abordé par un ensemble de méthodes classiques, telles, par exemple, celles basées sur le gradient, qui ont montré leur efficacité en ce domaine. Lorsque la situation n'est pas convexe, ces méthodes peuvent être mises en défaut et ne pas trouver un optimum global. La contribution de cette thèse est une méthodologie pour la détermination de l'optimum global d'une fonction non convexe, en utilisant des algorithmes hybrides basés sur un couplage entre des algorithmes stochastiques issus de familles connues, telles, par exem
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Tauvel, Claire. "Optimisation stochastique à grande échelle." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00364777.

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Abstract:
L'objet de cette thèse est l'étude d'algorithmes itératifs permettant de résoudre des problèmes d'optimisation convexe avec ou sans contraintes fonctionnelles, des problèmes de résolutions d'inégalités variationnelles à opérateur monotone et des problèmes de recherche de point selle. Ces problèmes sont envisagés lorsque la dimension de l'espace de recherche est grande et lorsque les valeurs des différentes fonctions étudiées et leur sous/sur-gradients ne sont pas connues exactement et ne sont accessibles qu'au travers d'un oracle stochastique. Les algorithmes que nous étudions sont des adaptat
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Saadane, Sofiane. "Algorithmes stochastiques pour l'apprentissage, l'optimisation et l'approximation du régime stationnaire." Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30203/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions des thématiques autour des algorithmes stochastiques et c'est pour cette raison que nous débuterons ce manuscrit par des éléments généraux sur ces algorithmes en donnant des résultats historiques pour poser les bases de nos travaux. Ensuite, nous étudierons un algorithme de bandit issu des travaux de N arendra et Shapiro dont l'objectif est de déterminer parmi un choix de plusieurs sources laquelle profite le plus à l'utilisateur en évitant toutefois de passer trop de temps à tester celles qui sont moins per­formantes. Notre but est dans un premier temps de comp
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Ben, Elhaj Salah Sami. "Modélisation non-locale et stochastique de matériaux à fort gradient de propriétés par développement asymptotique." Thesis, Chasseneuil-du-Poitou, Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aérotechnique, 2019. http://www.theses.fr/2019ESMA0018.

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Abstract:
Le but est de proposer un modèle macroscopique, déterministe et non-local, construit par transition d'échelle pour des matériaux hétérogènes à fort gradient de propriétés, constitués d’inclusions distribuées dans une matrice élastique suivant un processus stochastique ergodique. La méthode des développements asymptotiques, ici étendue dans un cadre aléatoire, est combinée avec une approche énergétique pour faire apparaître le second gradient de déplacement dans l'expression de l'énergie de déformation. Un premier modèle est ainsi obtenu et implique trois tenseurs d'élasticité homogénéisés fonc
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Chatenet-Laurent, Nathalie. "Algorithme d'apprentissage de la politique optimale d'un processus stochastique : application à un réseau d'alimentation en eau potable." Bordeaux 1, 1997. http://www.theses.fr/1997BOR10540.

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Abstract:
Cette these s'interesse a l'apprentissage de problemes de controle a solutions optimales non stationnaires par une technique d'apprentissage par renforcement, le qlearning. Cette methode, comme la plupart des techniques de renforcement a toujours ete utilisee dans des applications a solutions stationnaires. La prise en compte du temps inherente a la programmation dynamique, a ete omise dans les algorithmes de type qlearning. Or un environnement non stationnaire, un cout ou une recompense dependant du temps a minimiser ou maximiser, amenent naturellement vers des solutions optimales non station
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Chotin-Avot, Roselyne. "Architectures matérielles pour l'arithmétique stochastique discrète." Paris 6, 2003. http://hal.upmc.fr/tel-01267458.

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Panloup, Fabien. "Approximation récursive du régime stationnaire d'une équation différentielle stochastique avec sauts." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066397.

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Abstract:
Cette thèse est dans sa majeure partie consacrée à la construction et l'étude de méthodes implémentables par ordinateur permettant d'approcher le régime stationnaire d'un processus ergordique multidimensionnel solution d'une EDS dirigée par un processus de Lévy. S'appuyant sur une approche développée par Lamberton&Pagès puis Lemaire dans le cadre des diffusions Browniennes, nos méthodes basées sur des schémas d'Euler à pas décroissant, « exacts » ou « approchés », permettent de simuler efficacement la probabilité invariante mais également la loi globale d'un tel processus en régime stationnair
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Panloup, Fabien. "Approximation récursive du régime stationnaire d'une Equation Differentielle Stochastique avec sauts." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00120508.

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Abstract:
La thématique principale de cette thèse est la construction et l'étude de méthodes implémentables par ordinateur permettant d'approcher le régime stationnaire d'un processus ergordique multidimensionnel solution d'une EDS dirigée par un processus de Lévy. S'appuyant sur une approche développée par Lamberton&Pagès puis Lemaire dans le cadre des diffusions Browniennes, nos méthodes basées sur des schémas <br />d'Euler à pas décroissant, « exacts » ou « approchés », permettent de simuler efficacement la probabilité invariante mais également la loi globale d'un tel processus en régime stationnaire
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Diabaté, Modibo. "Modélisation stochastique et estimation de la croissance tumorale." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM040.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la modélisation mathématique de la dynamique du cancer ; elle se divise en deux projets de recherche.Dans le premier projet, nous estimons les paramètres de la limite déterministe d'un processus stochastique modélisant la dynamique du mélanome (cancer de la peau) traité par immunothérapie. L'estimation est réalisée à l'aide d'un modèle statistique non-linéaire à effets mixtes et l'algorithme SAEM, à partir des données réelles de taille tumorale mesurée au cours du temps chez plusieurs patients. Avec ce modèle mathématique qui ajuste bien les données, nous évaluons la prob
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Luu, Keurfon. "Optimisation numérique stochastique évolutionniste : application aux problèmes inverses de tomographie sismique." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEM077/document.

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Abstract:
La tomographie sismique des temps de trajet est un problème d'optimisation mal-posé du fait de la non-linéarité entre les temps et le modèle de vitesse. Par ailleurs, l'unicité de la solution n'est pas garantie car les données peuvent être expliquées par de nombreux modèles. Les méthodes de Monte-Carlo par Chaînes de Markov qui échantillonnent l'espace des paramètres sont généralement appréciées pour répondre à cette problématique. Cependant, ces approches ne peuvent pleinement tirer partie des ressources computationnelles fournies par les super-calculateurs modernes. Dans cette thèse, je me p
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Vu, Thi Thanh Xuan. "Optimisation déterministe et stochastique pour des problèmes de traitement d'images en grande dimension." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0540.

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Abstract:
Dans cette thèse on s’intéresse au problème des décompositions canoniques polyadiques de tenseurs d’ordre $N$ potentiellement grands et sous différentes contraintes (non-négativité, aspect creux lié à une possible surestimation du rang du tenseur). Pour traiter ce problème, nous proposons trois nouvelles approches itératives différentes: deux approches déterministes dont une approche proximale, et une approche stochastique. La première approche étend les travaux de thèse de J-P. Royer au cas de tenseurs de dimension $N$. Dans l’approche stochastique, nous considérons pour la première fois dans
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Gerzaguet, Robin. "Méthodes de traitement numérique du signal pour l'annulation d'auto-interférences dans un terminal mobile." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015GRENT014/document.

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Abstract:
Les émetteurs-récepteurs actuels tendent à devenir multi-standards c’est-àdireque plusieurs standards de communication peuvent cohabiter sur la même puce. Lespuces sont donc amenées à traiter des signaux de formes très différentes, et les composantsanalogiques subissent des contraintes de conception de plus en plus fortes associées au supportdes différentes normes. Les auto-interférences, c’est à dire les interférences généréespar le système lui-même, sont donc de plus en plus présentes, et de plus en plus problématiquesdans les architectures actuelles. Ces travaux s’inscrivent dans le paradig
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Billaud, Yann. "Modélisation hybride stochastique-déterministe des incendies de forêts." Thesis, Aix-Marseille 1, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX10100/document.

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Abstract:
Les grands incendies de forêts sont responsables de la quasi-totalité de la surface brulée et contribuent, par les émissions de particules et de gaz à effet de serre qu’ils génèrent, au réchauffement climatique. Des observations satellitaires ont mis en évidence un comportement fractal que l’on attribue aux hétérogénéités locales (topographie, végétation, conditions météorologiques) rencontrées par ces feux lors de leur propagation. Le présent travail a été consacré au développement et à la validation d’un modèle hybride de propagation d’incendie, capable de reproduire ce comportement. Ce modè
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Tendeau, Frédéric. "Analyse syntaxique et sémantique avec évaluation d'attributs dans un demi-anneau : application à la linguistique calculatoire." Orléans, 1997. http://www.theses.fr/1997ORLE2064.

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Abstract:
Le but est de proposer des algorithmes de calcul de forêts d'analyse décorées par des attributs vérifiant la structure algébrique de demi-anneau et applicables à différents formalismes de la linguistique calculatoire. Le point de départ est l'analyse syntaxique non-contextuelle générale (incluant donc les grammaires ambiguës). Une stratégie d'analyse est présentée sous la forme d'un automate à pile non-déterministe, qui est ensuite interprété par programmation dynamique. Cette technique s'applique sur des calculs récursifs à condition que chaque sous-calcul puisse être identifié par un indice.
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Huang, Junbo. "Théorème de Berry-Esseen pour martingales normalisées et algorithmes stochastiques : application en contrôle stochastique." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066174.

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Slaoui, Yousri. "Application des méthodes d'approximations stochastiques à l'estimation de la densité et de la régression." Phd thesis, Université de Versailles-Saint Quentin en Yvelines, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00131964.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est d'appliquer les méthodes d'approximations stochastiques à l'estimation de la densité et de la régression. Dans le premier chapitre, nous construisons un algorithme stochastique à pas simple qui définit toute une famille d'estimateurs récursifs à noyau d'une densité de probabilité. Nous étudions les différentes propriétés de cet algorithme. En particulier, nous identifions deux classes d'estimateurs; la première correspond à un choix de pas qui permet d'obtenir un risque minimal, la seconde une variance minimale. Dans le deuxième chapitre, nous nous intéressons à l
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Papa, Guillaume. "Méthode d'échantillonnage appliqué à la minimisation du risque empirique." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0005.

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Abstract:
Dans ce manuscrit, nous présentons et étudions des stratégies d’échantillonnage appliquées, à problèmes liés à l’apprentissage statistique. L’objectif est de traiter les problèmes qui surviennent généralement dans un contexte de données volumineuses lorsque le nombre d’observations et leur dimensionnalité contraignent le processus d’apprentissage. Nous proposons donc d’aborder ce problème en utilisant deux stratégies d’échantillonnage: - Accélérer le processus d’apprentissage en échantillonnant les observations les plus utiles. - Simplifier le problème en écartant certaines observations pour r
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Feoktistov, Vitaliy. "Contribution à l'évolution différentielle." Paris, ENMP, 2004. http://www.theses.fr/2004ENMP1248.

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Abstract:
Le domaine des algorithmes évolutionnaires a connu un grand développement ces dernières années. L'évolution différentielle (ED) est l'un de ces algorithmes. À l'origine, l'ED était conçue pour les problèmes d'optimisation continus et sans contraintes. Ses extensions actuelles peuvent traiter des problèmes en variables mixtes sous contraintes non linéaires. Depuis, l'ED est devenue une méthode efficace pour une grande quantité de problèmes réels. L'objectif principal de cette thèse était de proposer une analyse exhaustive de cette méthode : sur un plan scientifique de la situer par rapport aux
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DRIANCOURT, XAVIER. "Optimisation par descente de gradient stochastique de systemes modulaires combinant reseaux de neurones et programmation dynamique. Application a la reconnaissance de la parole." Paris 11, 1994. http://www.theses.fr/1994PA112203.

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Abstract:
Ce memoire est consacre a l'etude de systemes modulaires associant reseaux de neurones (mlp) et programmation dynamique (dp), ainsi qu'a leur application a la reconnaissance de la parole. Il est divise en trois parties. La premiere partie traite des fondements. Il arrive qu'un probleme n'ait pas trouve de solution analytique mais soit decrit par des exemples et par un critere d'erreur, permettant l'usage de procedures de descente de gradient stochastique. Nous etablissons un nouveau theoreme de convergence generalisant le theoreme de bottou. La reconnaissance des formes emploie generalement de
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Lê, Cao Kim-Anh. "Outils statistiques pour la sélection de variables et l'intégration de données "omiques"." Toulouse, INSA, 2008. http://eprint.insa-toulouse.fr/archive/00000225/.

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Abstract:
Les récentes avancées bio technologiques permettent maintenant de mesurer une énorme quantité de données biologiques de différentes sources (données génomiques, protéomiques, métabolomiques, phénotypiques), souvent caractérisées par un petit nombre d'échantillons ou d'observations. L'objectif de ce travail est de développer ou d'adapter des méthodes statistiques adéquates permettant d'analyser ces jeux de données de grande dimension, en proposant aux biologistes des outils efficaces pour sélectionner les variables les plus pertinentes. Dans un premier temps, nous nous intéressons spécifiquemen
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Phi, Tien Cuong. "Décomposition de Kalikow pour des processus de comptage à intensité stochastique." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4029.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de construire des algorithmes capables de simuler l'activité d'un réseau de neurones. L'activité du réseau de neurones peut être modélisée par le train de spikes de chaque neurone, qui sont représentés par un processus ponctuel multivarié. La plupart des approches connues pour simuler des processus ponctuels rencontrent des difficultés lorsque le réseau sous-jacent est de grande taille.Dans cette thèse, nous proposons de nouveaux algorithmes utilisant un nouveau type de décomposition de Kalikow. En particulier, nous présentons un algorithme permettant de simuler l
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VIALA, JEAN-RENAUD. "Apprentissage de reseaux de neurones en couches par la regle de retropropagation du gradient : developpement d'un algorithme competitif pour la compression et la segmentation d'images." Paris 6, 1990. http://www.theses.fr/1990PA066802.

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Abstract:
Cette these aborde les differents aspects des reseaux de neurones en couches appeles perceptrons multicouches, depuis l'algorithme d'apprentissage, jusqu'a l'application a des problemes reels. La premiere partie est une etude parametrique de la regle d'apprentissage par retropropagation du gradient de l'erreur. Le gain et le temps de relaxation sont etudies lors de l'elaboration d'une loi d'echelle d'une fonction booleenne: la parite. Les architectures de reseau et les ensembles d'apprentissage sont analyses sur le probleme continu de la compression d'une image digitalisee. La deuxieme partie
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Baji, Bruno. "Quelques contributions à des systèmes dynamiques et algorithmes issus de la mécanique non-régulière et de l'optimisation." Montpellier 2, 2009. http://www.theses.fr/2009MON20007.

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Abstract:
La thèse porte sur l'analyse mathématique de problèmes issus de la mécanique unilatérale et de l'optimisation. Dans une première partie, nous étudions les propriétés d'un algorithme de type proximal qui peut être interprété comme l'équation discrétisée d'un oscillateur non linéaire soumis à des forces de frottement modélisés par un opérateur sous-différentiel. On étend l'étude au cadre général des opérateurs maximaux monotones dans un espace de Hilbert. Sous certaines conditions, la suite générée par l'algorithme est fortement convergente et sa limite est atteinte en un nombre fini d'itération
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Moulard, Laurence. "Optimisation de maillages non structurés : applications à la génération, à la correction et à l'adaptation." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1994. http://www.theses.fr/1994GRE10173.

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Abstract:
Nous traitons les problèmes lies aux maillages non structures par des méthodes d'optimisation utilisant des algorithmes d'exploration locale. Le principe consiste à partir d'une solution existante et a l'améliorer grâce a des opérations élémentaires. L'intérêt de cette approche est de pouvoir modifier localement la solution initiale pour qu'elle réponde a des contraintes ou des critères qui peuvent évoluer. On évite ainsi la reconstruction couteuse d'un nouveau maillage à chaque nouvelle demande des utilisateurs<br>Une étude théorique introduit de nouveaux objets, les tétraphores réalisables,
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Loulidi, Sanae. "Modélisation stochastique en finance, application à la construction d’un modèle à changement de régime avec des sauts." Thesis, Bordeaux 1, 2008. http://www.theses.fr/2008BOR13675/document.

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Abstract:
Le modèle de Blacket Scholes reste le modèle de référence sur les marchés des dérivés. Sa parcimonie et sa maniabilité sont certes attractives. Il ne faut cependant pas perdre de vue les hypothèses restrictives, voire simplistes, qui lui servent de base et qui limitent sa capacité à reproduire la dynamique du marché. Afin de refléter un peu mieux cette dynamique, nous introduisons un modèle d’évaluation des options à changement de régime avec sauts. Sous ce modèle, l’hypothèse de complétude des marchés n’est plus valable. Les sources d’incertitude sont plus nombreuses que les instruments dispo
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Allaya, Mouhamad M. "Méthodes de Monte-Carlo EM et approximations particulaires : application à la calibration d'un modèle de volatilité stochastique." Thesis, Paris 1, 2013. http://www.theses.fr/2013PA010072/document.

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Abstract:
Ce travail de thèse poursuit une perspective double dans l'usage conjoint des méthodes de Monte Carlo séquentielles (MMS) et de l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) dans le cadre des modèles de Markov cachés présentant une structure de dépendance markovienne d'ordre supérieur à 1 au niveau de la composante inobservée. Tout d'abord, nous commençons par un exposé succinct de l'assise théorique des deux concepts statistiques à Travers les chapitres 1 et 2 qui leurs sont consacrés. Dans un second temps, nous nous intéressons à la mise en pratique simultanée des deux concepts au chapitre 3 et c
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Riff-Rojas, Maria-Cristina. "Résolution de problèmes de satisfaction de contraintes avec des algorithmes évolutionnistes." Phd thesis, Ecole Nationale des Ponts et Chaussées, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00523169.

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Abstract:
Dans les disciplines de l'intelligence artificielle et de la recherche opérationnelle, on rencontre de nombreux problèmes comme l'allocation de ressources, l'ordonnancement, la, conception, le diagnostic automatisé. Ces problèmes se formulent aisément comme des problèmes de satisfaction de contraintes (CSP). Un CSP est défini comme étant un ensemble de contraintes impliquant un certain nombre de variables. L'objectif consiste simplement à trouver un ensemble de valeurs à affecter aux variables, de sorte que toutes les contraintes soient satisfaites. Dans le cas le plus général, les problèmes d
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