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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage neuronal'

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

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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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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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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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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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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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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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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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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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Bideaux, Eric. "Stan : systeme de transport a apprentissage neuronal. application de la vision omnidirectionnelle a la localisation d'un robot mobile autonome." Besançon, 1995. http://www.theses.fr/1995BESA2008.

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Abstract:
Ce travail introduit une nouvelle methode d'interpretation de la vision du monde reel et applique cette technique a la navigation d'un robot mobile autonome dans un milieu industriel. Stan, systeme de transport a apprentissage neuronal, a pour objectif d'accroitre a moindre cout, la flexibilite et l'autonomie locale de robots mobiles. Cette proposition s'appuie essentiellement sur deux points. Premierement, le systeme de perception, base sur un systeme de vision omnidirectionnelle, permet de collecter des informations dans toutes les directions autour du robot en une seule prise d'image. Ce sy
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Guyonneau, Rudy. "Codage par latence et STDP : des clés pour comprendre le traitement visuel rapide." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00077613.

Full text
Abstract:
La théorie du traitement visuel rapide se base sur un codage par latence de l'information visuelle, et explique ainsi sa rapidité. Nous démontrons dans cette thèse qu'un mécanisme de plasticité synaptique dépendant des temps de décharges, la STDP, permet, au sein de cette théorie, d'expliquer la formation de sélectivités neuronales à même de produire des réponses rapides et sélectives. Par STDP, un neurone va concentrer ses poids synaptiques sur les entrées les plus précoces, une loi qui se traduit au niveau des populations par l'émergence de représentations inspirées de la voie ventrale, lors
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Philip, Julien. "Édition et rendu à base d’images multi-vues par apprentissage profond et optimisation." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4048.

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Abstract:
Les images de synthèse (CGI) prennent une place grandissante dans notre environnement. Que ce soit dans les jeux vidéos ou les films, leur qualité ne cesse de s’accroître nécessitant la création fastidieuse de contenus artistiques. L’émergence de la réalité virtuelle et augmentée, entraine la nécessité de rendre des environnements existants. Pour permettre l’utilisation généralisée des images de synthèse dans des applications telles que la télé-présence ou les visites virtuelles, la digitalisation manuelle des contenus par des artistes se doit d’être évitée. Une des solutions peut provenir des
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Mascarilla, Laurent. "Apprentissage de connaissances pour l'interprétation des images satellite." Toulouse 3, 1996. http://www.theses.fr/1996TOU30300.

Full text
Abstract:
Dans le cadre d'un systeme expert en interpretation d'images satellite pour la cartographie automatique, ou donnees multi-spectrales et connaissances sont combinees pour produire une classification finale, ce document a pour objet la description d'un systeme neuro-flou d'apprentissage automatique de regles. Deux niveaux de reseaux de neurones sont mis en uvre pour induire, puis optimiser, des regles floues a partir d'exemples de classes de vegetation designees sur l'image par un expert. Dans une premiere phase, un reseau neuro-flou de type competitif entraine sur les echantillons fournit, a pa
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Främling, Kary. "Modélisation et apprentissage des préférences par réseaux de neurones pour l'aide à la décision multicritère." Phd thesis, INSA de Lyon, 1996. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00825854.

Full text
Abstract:
La modélisation des préférences des décideurs pour des problèmes de choix est l'objet principal de ce travail de thèse. Afin d'obtenir des modèles plus réalistes, des fonctions de préférence contextuelle sont présentées dans ce mémoire de thèse. La complexité d'expression de telles fonctions est réduite par le recours à des techniques d'apprentissage automatique à partir de réseaux de neurones. L'identification des fonctions de préférence est réalisée par des réseaux de neurones, fondés sur les principes de la régression non-linéaire, à partir d'exemples de décision. Une telle technique n'est
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Guyonneau, Rudy. "Codage par latence et STDP : des stratégies temporelles pour expliquer le traitement visuel rapide." Toulouse 3, 2006. http://www.theses.fr/2006TOU30031.

Full text
Abstract:
La théorie du traitement visuel rapide se base sur un codage par latence de l'information visuelle, et explique ainsi sa rapidité. Nous démontrons dans cette thèse qu'un mécanisme de plasticité synaptique dépendant des temps de décharges, la STDP, permet, au sein de cette théorie, d'expliquer la formation de sélectivités neuronales à même de produire des réponses rapides et sélectives. Par STDP, un neurone va concentrer ses poids synaptiques sur les entrées les plus précoces, une loi qui se traduit au niveau des populations par l'émergence de représentations inspirées de la voie ventrale, lors
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Chaumon, Maximilien. "Apprentissage implicite du contexte visuel et guidage de la perception : Expériences MEG et EEG intracrânien." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00310152.

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Abstract:
Le contexte guide la perception de manière inconsciente. En vision, il est utilisé pour faciliter la reconnaissance et la recherche d'objets. Nous avons élaboré un protocole expérimental nouveau pour étudier l'influence du contexte sur la recherche visuelle en magnéto-encéphalographie (MEG). Une étude chez des sujets sains nous a permis d'observer les étapes de l'apprentissage et de l'exploitation des relations spatiales entre le contexte et la cible en recherche visuelle. Lorsque le contexte peut être utilisé pour prédire la position de la cible, une activité oscillatoire spécifique dans la b
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Mlynarski, Pawel. "Apprentissage profond pour la segmentation des tumeurs cérébrales et des organes à risque en radiothérapie." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019AZUR4084.

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Abstract:
Les images médicales jouent un rôle important dans le diagnostic et la prise en charge des cancers. Les oncologues analysent des images pour déterminer les différentes caractéristiques de la tumeur, pour proposer un traitement adapté et suivre l'évolution de la maladie. L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes efficaces de segmentation automatique des tumeurs cérébrales et des organes à risque dans le contexte de la radiothérapie, à partir des images de résonance magnétique (IRM). Premièrement, nous nous intéressons à la segmentation des tumeurs cérébrales en utilisant des réseau
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Moinnereau, Marc-Antoine. "Encodage d'un signal audio dans un électroencéphalogramme." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10554.

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Abstract:
Les interfaces cerveau-machine visent à établir un lien de communication entre le cerveau et un système externe à ce dernier. Les électroencéphalogrammes (EEG), dans ce contexte, ont l’avantage d’être non invasifs. Par contre, l’information sensorielle qui se retrouve dans un signal EEG est beaucoup moins ciblée que dans un signal neuronal acquis par une méthode invasive. De plus, étant donné que le cortex auditif est situé dans des repliements du tissu cortical, les neurones qui déchargent, suite à un stimulus auditif, sont parallèles à la surface corticale sur laquelle les EEG sont enregistr
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Langlois, Thibault. "Algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la commande adaptative : Texte imprimé." Compiègne, 1992. http://www.theses.fr/1992COMPD530.

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Abstract:
Cette thèse présente différentes méthodes d'identification d'une loi de commande pour le contrôle de systèmes dynamiques. Ces méthodes sont basées sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour l'approximation de fonctions à partir d'exemples. Une synthèse bibliographique des différentes applications des réseaux de neurones pour le contrôle de processus est présentée. Trois types d'utilisation des réseaux de neurones sont décrits : l'identification directe d'un système ou d'un contrôleur à partir d'exemples, l'identification d'un contrôleur grâce à l'algorithme de «rétropropagation
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Wynen, Daan. "Une représentation archétypale de style artistique : résumer et manipuler des stylesartistiques d'une façon interprétable." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM066.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions les représentations utilisées pour décrire et manipuler le style artistique d'œuvres d'art. Dans la littérature sur le transfert de style, différentes représentations ont été proposées, mais ces dernières années, les représentations de style artistique qui constituent le paradigme dominant en vision par ordinateur ont été celles apprises par des réseaux de neurones profonds et qui sont entraînés avec des images naturelles. Nous nous appuyons sur ces représentations avec le double objectif de résumer les styles artistiques présents dans de grandes collections d’œ
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Durieux, Pierre. "Striatum mosaic disassembling: shedding light on striatal neuronal type functions by selective ablation in genetic models." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2010. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209996.

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Abstract:
The striatum represents the main input nucleus of the basal ganglia, a system of subcortical nuclei critically involved into motor control and motivational processes and altered in several conditions such as Parkinson’s diseases or drug addiction. The projection neurons of the striatum are GABAergic (γ-aminobutyric acid) medium-sized spiny neurons (MSNs), and account for the large majority of striatal neurons, while interneurons represent about 10% of striatal cells. The MSNs are subdivided into two subpopulations that form two main efferent pathways: the striatonigral and striatopallidal neur
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Matteo, Lionel. "De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4099.

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Abstract:
Les failles sismogéniques sont la source des séismes. L'étude de leurs propriétés nous informe donc sur les caractéristiques des forts séismes qu'elles peuvent produire. Les failles sont des objets 3D qui forment des réseaux complexes incluant une faille principale et une multitude de failles et fractures secondaires qui "découpent" la roche environnante à la faille principale. Mon objectif dans cette thèse a été de développer des approches pour aider à étudier cette fracturation secondaire intense. Pour identifier, cartographier et mesurer les fractures et les failles dans ces réseaux, j'ai a
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Michel, Vincent. "Understanding the visual cortex by using classification techniques." Paris 11, 2010. http://www.theses.fr/2010PA112202.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous présentons différentes méthodes d'apprentissage statistique pouvant être utilisées pour comprendre le code neuronal des fonctions cognitives, en se basant sur des données d'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (lRMf). Nous nous intéressons principalement à l'étude de la localisation spatiale des entités impliquées dans le codage, et leur influence respective dans le processus cognitif, en nous focalisant sur l'étude du cortex visuel. Après avoir introduit les notions de codage neuronal et d'imagerie fonctionnelle, nous étudions les limites de l'approche classi
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Montandon, Véronique. "Un modèle neuronal pour la simulation opérationnelle des radiances observées par l'interféromètre spatial à haute résolution spectrale IASI." Paris 6, 2002. http://www.theses.fr/2002PA066442.

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Kang, Chen. "Image Aesthetic Quality Assessment Based on Deep Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASG004.

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Abstract:
Avec le développement des dispositifs de capture et d'Internet, les gens accèdent à un nombre croissant d'images. L'évaluation de l'esthétique visuelle a des applications importantes dans plusieurs domaines, de la récupération d'image et de la recommandation à l'amélioration. L'évaluation de la qualité esthétique de l'image vise à déterminer la beauté d'une image pour les observateurs humains. De nombreux problèmes dans ce domaine ne sont pas bien étudiés, y compris la subjectivité de l'évaluation de la qualité esthétique, l'explication de l'esthétique et la collecte de données annotées par l'
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Do, Huu Nicolas. "Apprentissage de représentations sensori-motrices pour la reconnaissance d'objet en robotique." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00283073.

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Abstract:
Depuis plusieurs années, la robotique mobile tente de s'extraire de l'espace amniotique des laboratoires de recherche afin d'explorer l'univers imprévisible, voire hostile, de nos lieux de vie, de travail, pour nous servir ou nous divertir. Or, les méthodes classiques de l'intelligence artificielle nécessitent des modèles du robot, de ses actions et de ses perceptions, conçus a priori. Elles sont donc peu adaptées à l'inattendu et à la nouveauté. D'autre part, les systèmes d'apprentissage artificiel, souvent d'inspiration biologique, semblent à présent en voie de fournir les capacités d'adapta
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Teytaud, Olivier Paugam-Moisy Hélène. "Apprentissage, réseaux de neurones et applications." [S.l.] : [s.n.], 2001. http://demeter.univ-lyon2.fr:8080/sdx/theses/lyon2/2001/teytaud_o.

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Teytaud, Olivier. "Apprentissage, réseaux de neurones et applications." Lyon 2, 2001. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2001/teytaud_o.

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Abstract:
Les fondements théoriques de l'apprentissage sont en grande partie posés. Comme la calculabilité est venue à maturité en s'orientant vers la complexité, l'apprentissage mûrit face à des résultats négatifs forts qui rendent sans espoir la quête d'algorithmes universels, efficaces pour toute donnée. Vraisemblablement les grandes avancées à venir seront (a) soit dans des domaines connexes où l'étude théorique a moins été poussée, (b) soit moins philosophiques et plus concrètes (théorique à préoccupations algorithmiques, représentation de données structurées, implémentation physique, modularité),
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Sablayrolles, Alexandre. "Mémorisation et apprentissage de structures d'indexation avec les réseaux de neurones." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. https://thares.univ-grenoble-alpes.fr/2020GRALM044.pdf.

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Abstract:
Les systèmes d’apprentissage machine, et en particulier les systèmes dits d’apprentissage profond, nécessitent de grandes quantités de données pour l’entraînement. En vision par ordinateur, les réseaux de neurones convolutionnels utilisés pour la classification d’images, la reconnaissance de scènes et la détection d’objets notamment sont entrainés sur des jeux de données dont la taille se situe entre quelques dizaines de milliers et quelques milliards d’exemples. Les modèles paramétriques ont une très large capacité, souvent du même ordre de grandeur que le nombre d’exemples. Dans cette thèse,
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Siahpoush, Shadi. "Décodage neuronal dans le système auditif central à l'aide d'un modèle bilinéaire généralisé et de représentations spectro-temporelles bio-inspirées." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2015. http://hdl.handle.net/11143/8027.

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Abstract:
Résumé : Dans ce projet, un décodage neuronal bayésien est effectué sur le colliculus inférieur du cochon d'Inde. Premièrement, On lit les potentiels évoqués grâce aux électrodes et ensuite on en déduit les potentiels d'actions à l'aide de technique de classification des décharges des neurones. Ensuite, un modèle linéaire généralisé (GLM) est entraîné en associant un stimulus acoustique en même temps que les mesures de potentiel qui sont effectuées. Enfin, nous faisons le décodage neuronal de l'activité des neurones en utilisant une méthode d'estimation statistique par maximum à posterior
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Van, Grieken Milagros. "Optimisation pour l'apprentissage et apprentissage pour l'optimisation." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00010106.

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Abstract:
Dans de nombreux problèmes industriels, une simple évaluation de la fonction objectif est coûteuse en temps de calcul et son gradient peut ne pas être disponible. Il est alors utile de construire un modèle, rapide à évaluer et facilement dérivable, qui approche le problème étudié. En apportant de nombreuses améliorations à l'apprentissage, nous avons montré que les réseaux de neurones peuvent répondre à ces exigences. En particulier, là où des méthodes neuronales classiques introduisent des oscillations pour approcher une fonction lisse,notre méthode donne un résultat satisfaisant. Mieux encor
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Ronald, Edmund. "Apprentissage évolutionniste des réseaux neuromimétiques." Palaiseau, Ecole polytechnique, 1997. http://www.theses.fr/1997EPXX0048.

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Abstract:
La ou la retropropagation classique des reseaux neuromimetiques requiert des echantillons d'entrees-sortie, l'apprentissage evolutionniste etudie dans cette these peut s'effectuer des lors qu'est disponible une mesure de la qualite du comportement d'un reseau. La faisabilite de l'apprentissage evolutionniste dans le domaine du controle non-lineaire est demontree dans le context de la mise a quai en marche arriere d'un camion avec remorque. Une etude quantitative plus detaillee examine l'alunissage controle d'un module lunaire ne disposant que d'un combustible limite. Une grande amelioration de
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Darras, Thomas. "Prévision de crues rapides par apprentissage statistique." Thesis, Montpellier, 2015. http://www.theses.fr/2015MONTS100/document.

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Abstract:
Le pourtour du bassin méditerranéen subit fréquemment des épisodes de pluie diluvienne à l’origine de crues rapides pouvant provoquer de nombreuses victimes et des dégâts considérables. Afin de faire face à ce phénomène, la prévision hydrologiques, permettant au Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations de produire des vigilances crues, tient une place centrale. Durant les dernières décennies l’efficacité des réseaux de neurones formels pour la prévision des crues rapides a été montrée sur différents bassins versant. Les travaux menés au cours de cette thèse
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Lallée, Stéphane. "Towards a distributed, embodied and computational theory of cooperative interaction." Thesis, Lyon 1, 2012. http://www.theses.fr/2012LYO10052/document.

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Abstract:
Les robots vont peu à peu intégrer nos foyers sous la forme d’assistants et de compagnons,humanoïdes ou non. Afin de remplir leur rôle efficacement ils devront s’adapter àl’utilisateur, notamment en apprenant de celui-ci le savoir ou les capacités qui leur fontdéfaut. Dans ce but, leur manière d’interagir doit être naturelle et évoquer les mêmesmécanismes coopératifs que ceux présent chez l’homme. Au centre de ces mécanisme setrouve le concept d’action : qu’est-ce qu’une action, comment les humains les reconnaissent,comment les produire ou les décrire ? La modélisation de toutes ces fonctionna
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Zimmer, Matthieu. "Apprentissage par renforcement développemental." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0008/document.

Full text
Abstract:
L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets de ses actions. Cette thèse s'intéresse à la façon dont l'apprentissage profond peut aider l'apprentissage par renforcement à gérer des espaces continus et des environnements ayant de nombreux degrés de liberté dans l'optique de résoudre des prob
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Theilliol, Didier. "Identification de systèmes siso linéaires et non linéaires par réseaux de neurones multicouches." Nancy 1, 1993. http://www.theses.fr/1993NAN10261.

Full text
Abstract:
Cette thèse décrit l'application de techniques connexionnistes à l'identification de systèmes siso non linéaires. L'établissement de modèles de comportement des systèmes linéaires et non linéaires en vue de leur conduite est un domaine incontournable en automatique. Les systèmes linéaires ne représentent le plus souvent qu'une approximation sur un domaine réduit de systèmes intrinsèquement non linéaires. Nous nous intéressons, ainsi, à l'identification de systèmes non linéaires en privilégiant un domaine de recherche: les réseaux de neurones multicouches. Les capacités d'approximation de systè
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Ducom, Jean-Christophe. "Codage temporel et apprentissage dans les réseaux de neurones." Aix-Marseille 1, 1996. http://www.theses.fr/1996AIX11041.

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Abstract:
Nous rappelons dans un premier temps quelques bases de neurobiologie sur les caracteristiques et les proprietes du neurone, ainsi que sur l'organisation generale des neurones dans le cerveau. Ceci nous amene par la suite a reconsiderer les modeles classiques de reseaux de neurones formels, a cause de leur manque de realisme et de leur incapacite a resoudre certains problemes, tels que la segmentation et le liage d'attributs visuels. Or, de recentes experiences sur le traitement de stimuli par le cortex visuel exhibent un nouveau type de codage de l'information, base sur les relations temporell
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Bennett, Christopher H. "Apprentissage local avec des dispositifs de mémoire hautement analogiques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS037/document.

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Abstract:
Dans la prochaine ère de l'informatique distribuée, les ordinateurs inspirés par le cerveau qui effectuent des opérations localement plutôt que dans des serveurs distants seraient un avantage majeur en réduisant les coûts énergétiques et réduisant l'impact environnemental. Une nouvelle génération de nanodispositifs de mémoire non-volatile est un candidat de premier plan pour réaliser cette vision neuromorphique. À l'aide de travaux théoriques et expérimentaux, nous avons exploré les problèmes critiques qui se posent lors de la réalisation physique des architectures de réseaux de neurones artif
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Aziz, Mohammed, and Abdelaziz Bensrhair. "Apprentissage de réseaux de neurones impulsionnels. Application à des systèmes sensorimoteurs." INSA de Rouen, 2005. http://www.theses.fr/2005ISAM0005.

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Abstract:
L'intérêt des neurones impulsionnels réside en leur fonctionnement très proche de celui des neurones biologiques. Ces derniers codent leur information et leurs échanges inter-neuronaux sous forme d'impulsions calibrées et non comme le modèle de Mc Culloth et Pitts qui lui s'exprime en termes de fréquences moyennes d'émission d'impulsions. Si les modèles fréquentiels sont bien connus théoriquement du fait de leur ancienneté et de leur relative simplicité, ce n'est pas le cas des modèles impulsionnels. Le seul modèle développé actuellement est le modèle d'"Integre-and-Fire". Ce dernier avec ses
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Boitard, Constance. "Identification des réseaux neurobiologiques gouvernant les apprentissages ambigus chez l'abeille Apis mellifera." Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30125/document.

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Abstract:
L'apprentissage associatif recouvre des niveaux variables de complexité, des tâches cognitives simples jusqu'à des tâches complexes qui nécessitent la résolution de discriminations ambigües. Cette thèse traite de deux protocoles présentant des ambigüités chez l'abeille, au cours desquels le blocage de la signalisation GABAergique des neurones récurrents sur les corps pédonculés, structures cérébrales majeures de l'apprentissage, est à l'origine de la perte de capacité de résolution ambigüe. Ces neurones, non requis pour les apprentissages simples, semblent donc indispensables à la résolution d
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Lefort, Mathieu. "Apprentissage spatial de corrélations multimodales par des mécanismes d'inspiration corticale." Phd thesis, Université Nancy II, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00756687.

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Abstract:
Cette thèse traite de la problématique de l'unification de différents flux d'informations modales qui peuvent provenir des senseurs d'un agent. Cette unification, inspirée des expériences psychologiques comme l'effet ventriloque, s'appuie sur la détection de corrélations, définies comme des motifs spatiaux qui apparaissent régulièrement dans les flux d'entrée. L'apprentissage de l'espace des corrélations du flux d'entrée échantillonne cet espace et généralise les échantillons appris. Cette thèse propose des principes fonctionnels pour le traitement multimodal de l'information qui ont aboutit à
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Monasson, Rémi. "Physique statistique des reseaux de neurones : correlations spatiales et apprentissage." Paris 6, 1993. http://www.theses.fr/1993PA066185.

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Abstract:
Trois applications de la mecanique statistique dans l'espace des reseaux due a gardner sont presentees. Le premier chapitre est consacre au probleme de la memorisation des donnees (patterns) dans les reseaux de neurones a architectures complexes, incluant plusieurs couches de neurones. Apres une presentation generale des travaux deja effectues et des difficultes restant a resoudre, on s'interesse tout particulierement au cas des reseaux a architecture en arbre ayant des synapses binaires. Enfin, un modele simplifie de reseau est propose, modele qui permet de mieux comprendre la structure geome
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Sarzeaud, Olivier. "Contribution à l'étude et au développement de systèmes connexionnistes modulaires." Montpellier 2, 1993. http://www.theses.fr/1993MON20137.

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Abstract:
Le theme de la these est l'etude de la construction de modeles structurels de type reseaux de neurones pour la resolution de problemes, a l'aide de methodes automatiques heuristiques appelees regles d'apprentissage. Trois approches sont presentees. Lorsque le probleme a resoudre est simple, l'approche usuelle de construction de reseaux de neurones a temps implicite est valide. Lorsque le probleme comporte une dimension temporelle, une seconde approche s'avere necessaire. Celle-ci revele des proprietes nouvelles tres interessantes. En particulier, nous montrons que l'introduction de retards dan
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Benaïm, Michel. "Dynamiques d'activation et dynamiques d'apprentissage des réseaux de neurones." Toulouse, ENSAE, 1992. http://www.theses.fr/1992ESAE0001.

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Abstract:
L'objet principal de cette these est d'etudier de facon rigoureuse un modele temps-reel de reseau de neurones. La description mathematique complete d'un modele temps-reel requiert la donnee de trois dynamiques: la dynamique d'activation ou dynamique des memoires a court terme qui determine l'evolution des etats d'activation des unites. La dynamique des poids ou dynamique des memoires a long terme qui determine l'evolution des vecteurs poids selon une regle d'apprentissage ou un mecanisme d'auto-organisation. Une dynamique exogene qui decrit l'evolution des stimuli exterieurs au reseau et que n
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Do, Huu Nicolas Chatila Raja. "Apprentissage de représentations sensori-motrices pour la reconnaissance d'objet en robotique." Toulouse (Université Paul Sabatier, Toulouse 3), 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/190.

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Youssef, Ihsen. "Étude des mécanismes moléculaires impliqués dans la mort neuronale induite par le peptide de ß-amyloïde soluble : recherche et validation fonctionnelle de cibles cellulaires." Thesis, Vandoeuvre-les-Nancy, INPL, 2006. http://www.theses.fr/2006INPL068N/document.

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Abstract:
Le vieillissement des populations est corrélé à l’augmentation des pathologies neurodégénératives liées à l’âge, plus particulièrement la maladie d’Alzheimer. La recherche de marqueurs précoces de la maladie ainsi que l’élaboration de nouvelles stratégies thérapeutiques constituent un enjeu de taille. Parmi les mécanismes moléculaires de la formation des plaques amyloïdes actuellement explorés, les formes oligomériques tronquées de peptide amyloïde (Aß), notamment le peptide Aß3(?pE)??42? retrouvé à des stades précoces de la maladie, joueraient un rôle déterminant. Ces travaux de thèse ont per
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Michel, Vincent. "Améliorer la compréhension du cortex visuel à l'aide de techniques de classification." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00550047.

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Abstract:
Dans ce mémoire, nous présentons différentes méthodes d'apprentissage statistique qui peuvent être utilisées pour comprendre le code neuronal des fonctions cognitives, en se basant sur des données d'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle du cerveau. Plus particulièrement, nous nous intéressons à l'´etude de la localisation spatiale des entités impliquées dans le codage, et leur influence respective dans le processus cognitif. Dans cette étude, nous nous focalisons principalement sur l'étude du cortex visuel. Dans la première partie de ce mémoire, nous introduisons les notions d'archit
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Poussevin, Mickael. "Apprentissage de représentation pour des données générées par des utilisateurs." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066040/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions comment les méthodes d'apprentissage de représentations peuvent être appliquées à des données générées par l'utilisateur. Nos contributions couvrent trois applications différentes, mais partagent un dénominateur commun: l'extraction des représentations d'utilisateurs concernés. Notre première application est la tâche de recommandation de produits, où les systèmes existant créent des profils utilisateurs et objets qui reflètent les préférences des premiers et les caractéristiques des derniers, en utilisant l'historique. De nos jours, un texte accompagne souvent c
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Orseau, Laurent. "Imitation algorithmique : Apprentissage Incrémental En-ligne de Séquences." Rennes, INSA, 2007. http://www.theses.fr/2007ISAR0014.

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Abstract:
En apprentissage continuel, un agent apprenant est en continuelle interaction avec son environnement. À chaque instant, il reçoit des entrées, doit effectuer un calcul et un apprentissage court (en-ligne), puis renvoie des sorties. Il n'y a pas de but particulier, l'agent doit simplement apprendre au fur et à mesure, incrémentalement, sans notion de "problème" a priori, en réutilisant la connaissance acquise précédemment pour apprendre des problèmes de plus en plus complexes. Nous nous intéressons dans ce cadre à l'apprentissage de séquences complexes. Mais l'agent ne peut pas se permettre d'e
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