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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers

Academic literature on the topic 'Apprentissage neuronal'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 February 2022

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Journal articles on the topic "Apprentissage neuronal"

1

Purper Ouakil, D. "AFPBN – Bases des actions précoces et préventives dans les troubles du neurodéveloppement." European Psychiatry 30, S2 (2015): S70. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.330.

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Abstract:
Les troubles du neurodéveloppement se caractérisent par des déficits du développement touchant des domaines divers (comportement social, fonctions intellectuelles, limitations spécifiques des apprentissages). Ils débutent dans les premières années de vie et entraînent une altération du fonctionnement adaptatif qui persiste souvent à l’âge adulte. Le handicap intellectuel, les troubles du spectre de l’autisme, les troubles spécifiques des apprentissages, les troubles de la communication font partie des troubles du neurodéveloppement mais d’autres pathologies tels que les troubles schizophréniqu
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2

Dechemi, N., T. Benkaci, and A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous." Revue des sciences de l'eau 16, no. 4 (2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.

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Abstract:
La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floue Les modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue. Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassi
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3

Heddam, Salim, Abdelmalek Bermad, and Noureddine Dechemi. "Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie)." Revue des sciences de l’eau 25, no. 1 (2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.7202/1008532ar.

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Abstract:
La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en l
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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage neuronal"

1

Vielzeuf, Valentin. "Apprentissage neuronal profond pour l'analyse de contenus multimodaux et temporels." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMC229/document.

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Abstract:
Notre perception est par nature multimodale, i.e. fait appel à plusieurs de nos sens. Pour résoudre certaines tâches, il est donc pertinent d’utiliser différentes modalités, telles que le son ou l’image.Cette thèse s’intéresse à cette notion dans le cadre de l’apprentissage neuronal profond. Pour cela, elle cherche à répondre à une problématique en particulier : comment fusionner les différentes modalités au sein d’un réseau de neurones ?Nous proposons tout d’abord d’étudier un problème d’application concret : la reconnaissance automatique des émotions dans des contenus audio-visuels.Cela nous
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2

Tomasini, Linda. "Apprentissage d'une représentation statistique et topologique d'un environnement." Toulouse, ENSAE, 1993. http://www.theses.fr/1993ESAE0024.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'apprentissage d'une représentation d'un environnement par un réseau de neurones. L’algorithme d'apprentissage non supervisé que nous proposons est basé sur l'identification d'un mélange de gaussiennes et est mis en œuvre sur une carte topologique du type de celles de Kohonen. Une relation formelle est établie avec les algorithmes de classification automatique floue. Nous traitons ensuite deux applications directes de cet algorithme à la vision artificielle: en segmentation d'images par analyse de texture et en imagerie médicale pour la visualisation de données tomograph
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3

Baccouche, Moez. "Apprentissage neuronal de caractéristiques spatio-temporelles pour la classification automatique de séquences vidéo." Phd thesis, INSA de Lyon, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00932662.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à la problématique de la classification automatique des séquences vidéo. L'idée est de se démarquer de la méthodologie dominante qui se base sur l'utilisation de caractéristiques conçues manuellement, et de proposer des modèles qui soient les plus génériques possibles et indépendants du domaine. Ceci est fait en automatisant la phase d'extraction des caractéristiques, qui sont dans notre cas générées par apprentissage à partir d'exemples, sans aucune connaissance a priori. Nous nous appuyons pour ce faire sur des travaux existants sur les modèles neuronaux pour la recon
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4

Mokhtari, Myriam. "Réseau neuronal aléatoire : applications à l'apprentissage et à la reconnaissance d'images." Paris 5, 1994. http://www.theses.fr/1994PA05S019.

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Abstract:
Le réseau neuronal aléatoire (rna) est un nouveau modèle introduit par Gelenbe en 1989. Il représente l'état d'un réseau markovien dans lequel circulent des signaux positifs et négatifs. Gelenbe a montré que la distribution stationnaire de l'état du réseau constituée par le potentiel à l'entrée de chaque neurone est égale au produit des probabilités marginales de l'état de chaque neurone. L'algorithme d'apprentissage supervisé pour le rna proposé par Gelenbe en 1992 présente l'intérêt de s'appliquer à des réseaux récurrents. L'objectif de cette thèse est d'étudier le rna en tant que mémoire au
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5

Beaugé, Lionel. "Définition de mécanismes de mémorisation pour les systèmes neuromimétiques (inspirations pluridisciplinaires)." Nancy 1, 1995. http://www.theses.fr/1995NAN10407.

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Abstract:
Les modèles neuromimétiques, compares aux caractéristiques adaptatives humaines, se révèlent trop monolithiques et trop statiques sur le plan de l'apprentissage et de la mémoire. Nous nous sommes plongés dans la neurobiologie, la pharmacologie, la psychologie, la physiologie du comportement, les mathématiques et l'informatique, afin d'étudier les mécanismes de mémorisation. Le travail présente différents niveaux d'étude et de modélisation. À l'échelle microscopique, nous avons réalisé des unités cellulaires complexes, munies de délai, de rémanence et de mémoire interne. Ces cellules sont dotée
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6

Martinet, Louis-Emmanuel. "Apprentissage spatial et planification de l'action dans un modèle de réseau neuronal inspiré du cortex préfrontal." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00646738.

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Abstract:
Un nombre important d'expériences étudiant les bases neurales de la cognition spatiale chez le rongeur souligne le rôle majeur de la formation hippocampique (voir Arleo and Rondi-Reig, 2007 pour une revue). Cette région limbique est impliquée dans l'apprentissage spatial depuis que des neurones sélectifs à une position -- nommés cellules de lieu hippocampiques (O'Keefe and Nadel, 1978) -- ont été découverts au moyen d'enregistrements psychophysiologiques chez des rats se déplaçant librement. Ces neurones participent très certainement à l'encodage de représentations spatiales dans un système de
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7

Colliaux, David. "Classes of neuronal dynamics and experience dependent structured correlations in the visual cortex." Palaiseau, Ecole polytechnique, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/docs/00/67/61/04/PDF/HPEA.pdf.

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Abstract:
Neuronal activity is often considered in cognitive neuroscience by the evoked response but most the energy used by the brain is devoted to the sustaining of ongoing dynamics in cortical networks. A combination of classification algorithms (K means, Hierarchical tree, SOM) is used on intracellular recordings of the primary visual cortex of the cat to define classes of neuronal dynamics and to compare it with the activity evoked by a visual stimulus. Those dynamics can be studied with simplified models (FitzHugh Nagumo, hybrid dynamical systems, Wilson Cowan) for which an analysis is presented.
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8

Bedecarrats, Alexis. "Etude cellulaire de la genèse et de l'apprentissage d'un comportement motivé chez l'aplysie." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0452/document.

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Abstract:
Les comportements motivés tels que les comportements alimentaires ou sexuels sont émis de façon irrégulière sous l’impulsion du système nerveux central. Ils sont régulés par des informations sensorielles et des apprentissages. Dans un apprentissage associatif, le conditionnement opérant appétitif, l’animal apprend les conséquences de son action parl’association d’une action à l’obtention d’une récompense (un stimulus à forte valeur appétitive). Il est établi que cet apprentissage induit la transition d’une motricité initialement peu fréquente et irrégulière en une motricité rythmique, fréquent
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9

Szilas, Nicolas. "Apprentissage dans les réseaux récurrents pour la modélisation mécanique et étude de leurs interactions avec l'environnement." Phd thesis, Grenoble INPG, 1995. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00345820.

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Abstract:
Issus d'une analogie avec les réseaux de neurones biologiques du cerveau, les réseaux récurrents sont utilisés pour modéliser des comportements dynamiques complexes et pour reproduire - apprendre - ces comportements. Les propriétés adaptatives de ces réseaux peuvent être exploitées par les réseaux de modélisation physique de phénomènes vibratoires dédiés à la simulation informatique d'instruments de musique. Ces réseaux de modélisation mécanique possèdent des paramètres d'inertie, d'élasticité et de viscosité que l'on souhaite déterminer automatiquement dans le but de reproduire un comportemen
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10

Ménardy, Fabien. "Reconnaissance des signaux de communication chez le diamant mandarin : étude des réponses des neurones d’une aire auditive secondaire." Thesis, Paris 11, 2012. http://www.theses.fr/2012PA11T049/document.

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Abstract:
A l’heure actuelle, il reste largement à étudier comment le codage sensoriel des signaux vocaux de communication contribue à leur détection et à leur reconnaissance. Peu d’études se sont, en effet, penchées sur le codage des vocalisations au niveau des régions auditives en fonction de l’individu qui les produit et du degré de familiarité avec cet individu. Dans ce cadre, les oiseaux chanteurs sont un bon modèle parce qu’ils utilisent des vocalisations pour interagir et reconnaître leurs congénères et qu’ils possèdent, de plus, un ensemble de régions auditives. Parmi ces régions, le nidopallium
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Books on the topic "Apprentissage neuronal"

1

Rojas, Raúl. Neural networks: A systematic introduction. Springer-Verlag, 1996.

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2

Dreyfus, Ge rard. Apprentissage statistique. 3rd ed. Eyrolles, 2008.

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3

Dayhoff, Judith E. Neural network architectures: An introduction. Van Nostrand Reinhold, 1990.

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4

1933-, Tōru Michio, ed. Neurotransmitters in neuronal plasticity and psychiatric disorders: Proceedings of the Tenth Workshop on Neurotransmitters and Diseases, Tokyo, June 5, 1993. Excerpta Medica, 1993.

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5

1969-, McKenna Stephen J., and Psarrou Alexandra, eds. Dynamic vision: From images to face recognition. Imperial College Press, 2000.

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6

Schmajuk, Nestor A. Animal learning and cognition: A neural network approach. Cambridge University Press, 1997.

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7

Spitzer, Manfred. Lernen: Gehirnforschung und die Schule des Lebens. Spektrum Akademischer Verlag, 2006.

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8

Spitzer, Manfred. Lernen: Gehirnforschung und die Schule des Lebens. Spektrum Akademischer Verlag, 2002.

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9

(Editor), John J. Rieser, Daniel H. Ashmead (Editor), Ford Ebner (Editor), and Anne L. Corn (Editor), eds. Blindness and Brain Plasticity in Navigation and Object Perception. Lawrence Erlbaum, 2007.

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10

McGaugh, James L., and Robert C. A. Frederickson. Peripheral Signaling of the Brain: Role in Neural-Immune Interactions and Learning and Memory (Neuronal Control of Bodily Function). Hogrefe & Huber Pub, 1990.

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Book chapters on the topic "Apprentissage neuronal"

1

COGRANNE, Rémi, Marc CHAUMONT, and Patrick BAS. "Stéganalyse : détection d’information cachée dans des contenus multimédias." In Sécurité multimédia 1. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch8.

Full text
Abstract:
Ce chapitre détaille comment analyser une image numérique en vue d’obtenir des informations sur les données cachées par une méthode de stéganographie. Après une présentation des objectifs, plusieurs stratégies de détection sont ensuite détaillées, notamment les méthodes statistiques utilisant le rapport de vraisemblance, les méthodes par apprentissage reposant soit sur l’extraction de caractéristiques, soit sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds.
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Conference papers on the topic "Apprentissage neuronal"

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Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens." In 66ème Congrès de la SFCO. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.

Full text
Abstract:
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une d
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