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Dissertations / Theses on the topic 'Auto encoder'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 26 July 2025

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Zhou, Chong. "Robust Auto-encoders." Digital WPI, 2016. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/393.

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Abstract:
In this thesis, our aim is to improve deep auto-encoders, an important topic in the deep learning area, which has shown connections to latent feature discovery models in the literature. Our model is inspired by robust principal component analysis, and we build an outlier filter on the top of basic deep auto-encoders. By adding this filter, we can split the input data X into two parts X=L+S, where the L could be better reconstructed by a deep auto-encoder and the S contains the anomalous parts of the original data X. Filtering out the anomalies increases the robustness of the standard auto-enco
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Hudgins, Hayden. "Human Path Prediction using Auto Encoder LSTMs and Single Temporal Encoders." DigitalCommons@CalPoly, 2020. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/2119.

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Abstract:
Due to automation, the world is changing at a rapid pace. Autonomous agents have become more common over the last several years and, as a result, have created a need for improved software to back them up. The most important aspect of this greater software is path prediction, as robots need to be able to decide where to move in the future. In order to accomplish this, a robot must know how to avoid humans, putting frame prediction at the core of many modern day solutions. A popular way to solve this complex problem of frame prediction is Auto Encoder LSTMs. Though there are many implementations
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VEGA, PEDRO JUAN SOTO. "SINGLE SAMPLE FACE RECOGNITION FROM VIDEO VIA SATCKED SUPERVISED AUTO-ENCODER." PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2016. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28102@1.

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Abstract:
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO<br>COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR<br>PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA<br>Esta dissertação propõe e avalia estratégias baseadas nos Stacked Supervised Auto-encoders (SSAE) para representação de imagens faciais em aplicações de vídeo vigilância. O estudo foca na identificação de faces a partir de uma amostra por pessoa na galeria (single sample per person - SSPP). Variações em termos de pose, expressão facial, iluminação e oclusão são abordadas de duas formas. Primeiro, o SSAE extrai atributos das imagens de faces q
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Guo, Xinyu. "Improved Feature-Selection for Classification Problems using Multiple Auto-Encoders." University of Cincinnati / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1522420335154157.

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Carriço, Nuno Filipe Marques. "Transformer approaches on hyper-parameter optimization and anomaly detection with applications in stream tuning." Master's thesis, Universidade de Évora, 2022. http://hdl.handle.net/10174/31068.

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Abstract:
Hyper-parameter Optimisation consists of finding the parameters that maximise a model’s performance. However, this mainly concerns processes in which the model shouldn’t change over time. Hence, how should an online model be optimised? For this, we pose the following research question: How and when should the model be optimised? For the optimisation part, we explore the transformer architecture as a function mapping data statistics into model parameters, by means of graph attention layers, together with reinforcement learning approaches, achieving state of the art results. On the other hand, i
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Stark, Love. "Outlier detection with ensembled LSTM auto-encoders on PCA transformed financial data." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-296161.

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Abstract:
Financial institutions today generate a large amount of data, data that can contain interesting information to investigate to further the economic growth of said institution. There exists an interest in analyzing these points of information, especially if they are anomalous from the normal day-to-day work. However, to find these outliers is not an easy task and not possible to do manually due to the massive amounts of data being generated daily. Previous work to solve this has explored the usage of machine learning to find outliers in these financial datasets. Previous studies have shown that
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Di, Ielsi Luca. "Analisi di serie temporali riguardanti dati energetici mediante architetture neurali profonde." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/10504/.

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Abstract:
Il presente lavoro di tesi riguarda lo studio e l'impiego di architetture neurali profonde (nello specifico stacked denoising auto-encoder) per la definizione di un modello previsionale di serie temporali. Il modello implementato è stato applicato a dati industriali riguardanti un impianto fotovoltaico reale, per effettuare una predizione della produzione di energia elettrica sulla base della serie temporale che lo caratterizza. I risultati ottenuti hanno evidenziato come la struttura neurale profonda contribuisca a migliorare le prestazioni di previsione di strumenti statistici classici come
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San, Martín Silva Gabriel Antonio. "Modelo para identificación de modos de falla de máquinas en base a variational Auto-Encoders." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/151666.

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Abstract:
Ingeniero Civil Mecánico<br>Dentro del campo de la ingeniería mecánica, una de las áreas que más crecimiento ha mostrado en los últimos años es la de la gestión de activos físicos y confiabilidad. Junto con la capacidad de construir máquinas y sistemas más complejos, el problema de la detección temprana de fallas en elementos mecánicos se vuelve de suma importancia. Al mismo tiempo, el incremento en la disponibilidad de tecnología sensitoria ha dado a los ingenieros la capacidad de medir una gran cantidad de variables operacionales, como por ejemplo presión, temperatura o emisiones acústicas, a
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Azad, Abul K. "Robust Speech Filter And Voice Encoder Parameter Estimation using the Phase-Phase Correlator." Diss., Virginia Tech, 2019. http://hdl.handle.net/10919/97221.

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Abstract:
In recent years, linear prediction voice encoders have become very efficient in terms of computing execution time and channel bandwidth usage while providing, in the absence of im- pulsive noise, natural sounding synthetic speech signals. This good performance has been achieved via the use of a maximum likelihood parameter estimation of an auto-regressive model of order ten that best fits the speech signal under the assumption that the signal and the noise are Gaussian stochastic processes. However, this method breaks down in the presence of impulse noise, which is common in practice, resultin
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Damir, Krklješ. "Projektovanje kapacitivnog senzora ugla i ugaone brzine inkrementalnog tipa na fleksibilnim supstratima." Phd thesis, Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu, 2016. https://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=101224&source=NDLTD&language=en.

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Abstract:
Disertacija istražuje primenu fleksibilne elektronike zakapacitivne senzore ugla i ugaone brzine tipa apsolutnog iinkrementalnog enkodera cilindrične strukture. Razmatraju se dvestrukture, apsolutnog i inkrementalnog enkodera. Izvršena je analizauticaja mehaničkih nesavršenosti na funkciju kapacitivnosti.Razvijena su dva prototipa kapacitivnih senzora za statičko idinamičko ispitivanje karakteristika senzora. Razvijena jeelektronika za obradu senzora inkrementalnog tipa saautokalibracijom senzora.<br>In this thesis a research on application of flexible electronics for capacitiveangular positio
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Ionascu, Beatrice. "Modelling user interaction at scale with deep generative methods." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-239333.

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Abstract:
Understanding how users interact with a company's service is essential for data-driven businesses that want to better cater to their users and improve their offering. By using a generative machine learning approach it is possible to model user behaviour and generate new data to simulate or recognize and explain typical usage patterns. In this work we introduce an approach for modelling users' interaction behaviour at scale in a client-service model. We propose a novel representation of multivariate time-series data as time pictures that express temporal correlations through spatial organizatio
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Samuth, Benjamin. "Ηybrid mοdels cοmbining deep neural representatiοns and nοn-parametric patch-based methοds fοr phοtοrealistic image generatiοn". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMC249.

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Abstract:
Le domaine de la génération d'images a récemment connu de fortesavancées grâce aux rapides évolutions des modèles neuronaux profonds.Leur succès ayant atteint une portée au-delà de la sphèrescientifique, de multiples inquiétudes et questionnements se sontlégitimement soulevées quant à leur fonctionnement et notammentl'usage de leurs données d'entraînement. En effet, ces modèles sont sivolumineux en paramètres et coûteux en énergie qu'il en devientdifficile d'offrir des garanties et des explications concrètes. Àl'inverse, des modèles légers et explicables seraient souhaitablespour répondre à ce
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Nawaz, Sabeen. "Analysis of Transactional Data with Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-281282.

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Abstract:
An issue authorities and banks face is fraud related to payments and transactions where huge monetary losses occur to a party or where money laundering schemes are carried out. Previous work in the field of machine learning for fraud detection has addressed the issue as a supervised learning problem. In this thesis, we propose a model which can be used in a fraud detection system with transactions and payments that are unlabeled. The proposed modelis a Long Short-term Memory in an auto-encoder decoder network (LSTMAED)which is trained and tested on transformed data. The data is transformed by
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Brégère, Margaux. "Stochastic bandit algorithms for demand side management Simulating Tariff Impact in Electrical Energy Consumption Profiles with Conditional Variational Autoencoders Online Hierarchical Forecasting for Power Consumption Data Target Tracking for Contextual Bandits : Application to Demand Side Management." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM022.

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Abstract:
L'électricité se stockant difficilement à grande échelle, l'équilibre entre la production et la consommation doit être rigoureusement maintenu. Une gestion par anticipation de la demande se complexifie avec l'intégration au mix de production des énergies renouvelables intermittentes. Parallèlement, le déploiement des compteurs communicants permet d'envisager un pilotage dynamique de la consommation électrique. Plus concrètement, l'envoi de signaux - tels que des changements du prix de l'électricité – permettrait d'inciter les usagers à moduler leur consommation afin qu'elle s'ajuste au mieux à
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Blelly, Aurore. "Characterization of galactic binary systems by gravitational waves." Thesis, université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASP070.

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Abstract:
Le futur observatoire spatial d’ondes gravitationnelles LISA ouvrira une nouvelle fenêtre pour la mesure des ondes gravitationnelles, permettant d’observer des sources difficilement visibles avec les observatoires terrestres actuels. Parmi ces sources, la détection des binaires galactiques promet une richesse d’informations sans précédent, mais soulève également plusieurs défis d’analyse de données. En particulier, le grand nombre de sources attendues et la présence à la fois de bruit et d’artefacts entachant les données nécessitent le développement de méthodes d’analyse robustes.Grâce à une m
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Carls, Fredrik. "Evaluation of machine learning methods for anomaly detection in combined heat and power plant." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-255006.

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Abstract:
In the hope to increase the detection rate of faults in combined heat and power plant boilers thus lowering unplanned maintenance three machine learning models are constructed and evaluated. The algorithms; k-Nearest Neighbor, One-Class Support Vector Machine, and Auto-encoder have a proven track record in research for anomaly detection, but are relatively unexplored for industrial applications such as this one due to the difficulty in collecting non-artificial labeled data in the field.The baseline versions of the k-Nearest Neighbor and Auto-encoder performed very similarly. Nevertheless, the
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Fábry, Tomáš. "Implementace metod pro měření rychlosti otáčení rotačních strojů na platformě cRIO." Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2016. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-240939.

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Abstract:
This diploma thesis implements methods for a measurement of rotational speed. It is implemented on the Compact RIO platform from National Instruments. Corresponding SW is implemented using the graphical programming language G in LabView environment. Developed system uses two different sensors – incremental encoder and tacho sensor for measurements of rotational speed. Thesis further analysis and implements a method for an encoder nonlinearity determination and for its on-line correction. For used methods, effects adding errors into the measurements are evaluated and quantified.
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Bous, Frederik. "A neural voice transformation framework for modification of pitch and intensity." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS382.

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Abstract:
La voix humaine est une grande source de fascination et un objet de recherche depuis plus de 100 ans. Pendant ce temps, de nombreuses technologies ont germées autour de la voix, comme le vocodeur, qui fournit une représentation paramétrique de la voix, couramment utilisée pour la transformation de la voix. Dans cette tradition, les limites des approches basées uniquement sur le traitement du signal sont évidentes : Pour créer des transformations cohérentes, les dépendances entre les différentes propriétés vocales doivent être bien comprises et modélisées avec précision. Modéliser ces corrélati
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Sayadi, Karim. "Classification du texte numérique et numérisé. Approche fondée sur les algorithmes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066079/document.

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Abstract:
Différentes disciplines des sciences humaines telles la philologie ou la paléographie font face à des tâches complexes et fastidieuses pour l'examen des sources de données. La proposition d'approches computationnelles en humanités permet d'adresser les problématiques rencontrées telles que la lecture, l'analyse et l'archivage de façon systématique. Les modèles conceptuels élaborés reposent sur des algorithmes et ces derniers donnent lieu à des implémentations informatiques qui automatisent ces tâches fastidieuses. La première partie de la thèse vise, d'une part, à établir la structuration thém
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Valavanis, Leonidas. "Robust Descriptor Learning Using Variational Auto-Encoders." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-288725.

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Abstract:
Image matching is the task of finding points in one image corresponding to the same points in the other image. Classical feature descriptors fail to match points when the images are under extreme viewpoint or seasonal changes. This thesis tackles the problem of image matching when two images are under severe changes. We propose two methods that use Variational Auto-Encoders (VAE). Variational Auto-Encoders are unsupervised generative models that encode images into a low dimensional space, called Latent Space. To improve the robustness of our methods, we train theVAE with a loss function that l
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Nilsson, Alexander, and Martin Thönners. "A Framework for Generative Product Design Powered by Deep Learning and Artificial Intelligence : Applied on Everyday Products." Thesis, Linköpings universitet, Maskinkonstruktion, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-149454.

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Abstract:
In this master’s thesis we explore the idea of using artificial intelligence in the product design process and seek to develop a conceptual framework for how it can be incorporated to make user customized products more accessible and affordable for everyone. We show how generative deep learning models such as Variational Auto Encoders and Generative Adversarial Networks can be implemented to generate design variations of windows and clarify the general implementation process along with insights from recent research in the field. The proposed framework consists of three parts: (1) A morphologic
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Olofsson, Simon. "Probabilistic Feature Learning Using Gaussian Process Auto-Encoders." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för systemteknik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-297752.

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Abstract:
The focus of this report is the problem of probabilistic dimensionality reduction and feature learning from high-dimensional data (images). Extracting features and being able to learn from high-dimensional sensory data is an important ability in a general-purpose intelligent system. Dimensionality reduction and feature learning have in the past primarily been done using (convolutional) neural networks or linear mappings, e.g. in principal component analysis. However, these methods do not yield any error bars in the features or predictions. In this report, theory and a model for how dimensional
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Belhadj, Djedjiga. "Multi-GAT semi-supervisé pour l’extraction d’informations et son adaptation au chiffrement homomorphe." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0023.

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Abstract:
Cette thèse est réalisée dans le cadre du projet BPI DeepTech, en collaboration avec la société Fair&amp;Smart, veillant principalement à la protection des données personnelles conformément au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Dans ce contexte, nous avons proposé un modèle neuronal profond pour l'extraction d'informations dans les documents administratifs semi-structurés (DSSs). En raison du manque de données d'entraînement publiques, nous avons proposé un générateur artificiel de DSSs qui peut générer plusieurs classes de documents avec une large variation de contenu et
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Fernandes, Sofia da Silva. "Automatic classification of microglial cells' state using stacked denoising auto-encoders." Master's thesis, Universidade de Aveiro, 2015. http://hdl.handle.net/10773/16880.

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Abstract:
Mestrado em Matemática e Aplicações<br>Enquanto classe de c elulas constituinte do Sistema Nervoso Central, a microglia e respons avel pela sua manuten c~ao e defesa imunol ogica. Uma c elula desta classe pode ser encontrada em tr^es estados distintos (repouso, transi c~ao e ativo) sendo que o estado re ete o que est a a ocorrer no Sistema Nervoso Central; em particular, pode indiciar o in cio do desenvolvimento de uma doen ca neurodegenerativa. Nesta disserta c~ao, apresentamos o primeiro estudo para o reconhecimento autom atico do estado de c elulas microglia utilizando stacked de
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Dahmani, Sara. "Synthèse audiovisuelle de la parole expressive : modélisation des émotions par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0137.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse portent sur la modélisation des émotions pour la synthèse audiovisuelle expressive de la parole à partir du texte. Aujourd’hui, les résultats des systèmes de synthèse de la parole à partir du texte sont de bonne qualité, toutefois la synthèse audiovisuelle reste encore une problématique ouverte et la synthèse expressive l’est encore d’avantage. Nous proposons dans le cadre de cette thèse une méthode de modélisation des émotions malléable et flexible, permettant de mélanger les émotions comme on mélange les teintes sur une palette de couleurs. Dans une première partie
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Nilsson, Mårten. "Augmenting High-Dimensional Data with Deep Generative Models." Thesis, KTH, Robotik, perception och lärande, RPL, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-233969.

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Abstract:
Data augmentation is a technique that can be performed in various ways to improve the training of discriminative models. The recent developments in deep generative models offer new ways of augmenting existing data sets. In this thesis, a framework for augmenting annotated data sets with deep generative models is proposed together with a method for quantitatively evaluating the quality of the generated data sets. Using this framework, two data sets for pupil localization was generated with different generative models, including both well-established models and a novel model proposed for this pu
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Domingues, Rémi. "Probabilistic Modeling for Novelty Detection with Applications to Fraud Identification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2019SORUS473.pdf.

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Abstract:
La détection de nouveauté est le problème non supervisé d’identification d’anomalies dans des données de test qui diffèrent de manière significative des données d’apprentissage. La représentation de données temporelles ou de données de types mixtes, telles des données numériques et catégorielles, est une tâche complexe. Outre le type de données supporté, l'efficacité des méthodes de détection de nouveauté repose également sur la capacité à dissocier avec précision les anomalies des échantillons nominaux, l'interprétabilité, la scalabilité et la robustesse aux anomalies présentes dans les donné
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Jegou, Loïc. "Identification par radioscopie X et thermographie in-situ du bain de fusion lors de la fabrication additive d’une pièce métallique." Electronic Thesis or Diss., Lyon, INSA, 2024. http://www.theses.fr/2024ISAL0080.

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Abstract:
Les promesses des procédés de fabrication additive de pièces métalliques sont nombreuses : concevoir des géométries complexes, maîtriser les propriétés mécaniques, réduire la quantité de matière première nécessaire... Pourtant, les technologies additives par laser ont encore aujourd'hui bien du mal à s'imposer dans le domaine industriel. La stabilité du bain de fusion, la zone fondue par le laser où se déroule l’apport de matière, est un élément critique de la maîtrise de ces procédés. Les travaux de thèse ont porté sur la surveillance du bain de deux façons différentes. D’abord à l’aide d’une
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Shekhawat, Sujan Singh. "Genetically Encoded Sensors for Detection of Proteases Utilizing Auto-Inhibited Coiled Coils and Split-Protein Reassembly." Diss., The University of Arizona, 2011. http://hdl.handle.net/10150/205209.

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Abstract:
The detection of cellular events is central to understanding biomoleculer processes as well as aid in therapeutic intervention strategies. One of the most fascinating biomoleculer events during the life cycle of a cell is proteolytic cleavage of proteins by enzymes known as proteases. Proteases are ubiquitous and participate in essential functions such as fertilization, embryo development, cell cycle regulation, immune response, tissue remodeling and programmed cell death. As proteases are involved in fundamental cellular processes any dysregulation of protease activity is usually associated w
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Grari, Vincent. "Adversarial mitigation to reduce unwanted biases in machine learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS096.

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Abstract:
Ces dernières années, on a assisté à une augmentation spectaculaire de l’intérêt académique et sociétal pour l’apprentissage automatique équitable. En conséquence, des travaux significatifs ont été réalisés pour inclure des contraintes d’équité dans les algorithmes d’apprentissage automatique. Le but principal est de s’assurer que les prédictions des modèles ne dépendent d’aucun attribut sensible comme le genre ou l’origine d’une personne par exemple. Bien que cette notion d’indépendance soit incontestable dans un contexte général, elle peut théoriquement être définie de manière totalement dif
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Hansson, Agnes. "Understanding people movement and detecting anomalies using probabilistic generative models." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-288496.

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Abstract:
As intelligent access solutions begin to dominate the world, the statistical learning methods to answer for the behavior of these needs attention, as there is no clear answer to how an algorithm could learn and predict exactly how people move. This project aims at investigating if, with the help of unsupervised learning methods, it is possible to distinguish anomalies from normal events in an access system, and if the most probable choice of cylinder to be unlocked by a user can be calculated.Given to do this is a data set of the previous events in an access system, together with the access co
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Ahn, Euijoon. "Unsupervised Deep Feature Learning for Medical Image Analysis." Thesis, University of Sydney, 2020. https://hdl.handle.net/2123/23002.

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Abstract:
The availability of annotated image datasets and recent advances in supervised deep learning methods are enabling the end-to-end derivation of representative image features that can impact a variety of image analysis problems. These supervised methods use prior knowledge derived from labelled training data and approaches, for example, convolutional neural networks (CNNs) have produced impressive results in natural (photographic) image classification. CNNs learn image features in a hierarchical fashion. Each deeper layer of the network learns a representation of the image data that is higher le
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Moody, John Matali. "Process monitoring with restricted Boltzmann machines." Thesis, Stellenbosch : Stellenbosch University, 2014. http://hdl.handle.net/10019.1/86467.

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Abstract:
Thesis (MScEng)--Stellenbosch University, 2014.<br>ENGLISH ABSTRACT: Process monitoring and fault diagnosis are used to detect abnormal events in processes. The early detection of such events or faults is crucial to continuous process improvement. Although principal component analysis and partial least squares are widely used for process monitoring and fault diagnosis in the metallurgical industries, these models are linear in principle; nonlinear approaches should provide more compact and informative models. The use of auto associative neural networks or auto encoders provide a principled app
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Jouffroy, Emma. "Développement de modèles non supervisés pour l'obtention de représentations latentes interprétables d'images." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0050.

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Abstract:
Le Laser Mégajoule (LMJ) est un instrument d’envergure qui simule des conditions de pression et de température similaires à celles des étoiles. Lors d’expérimentations, plusieurs diagnostics sont guidés dans la chambre d’expériences et il est essentiel qu’ils soient positionnés de manière précise. Afin de minimiser les risques liés à l’erreur humaine dans un tel contexte expérimental, la mise en place d'un système anti-collision automatisé est envisagée. Cela passe par la conception d’outils d’apprentissage automatique offrant des niveaux de décision fiables à partir de l’interprétation d’imag
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Legrand, Adrien. "Détection, anticipation, action face aux risques dans les bâtiments connectés." Electronic Thesis or Diss., Amiens, 2019. http://www.theses.fr/2019AMIE0058.

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Abstract:
Cette thèse vise à exploiter la future masse de données qui émergera du nombre conséquent d'objets connectés à venir. Concentré sur les données de bâtiments connectés, ces travaux ont pour but de contribuer à un système générique de détection d'anomalies. La première année fut consacrée à définir la problématique, le contexte et à recenser les modèles candidats. La piste des réseaux de neurones auto-encodeurs a été privilégiée et justifiée par une première expérimentation. Une deuxième expérience plus conséquente, prenant plus en compte l'aspect temporel et traitant de toutes les classes d'ano
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Dolz, Jose. "Vers la segmentation automatique des organes à risque dans le contexte de la prise en charge des tumeurs cérébrales par l’application des technologies de classification de deep learning." Thesis, Lille 2, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL2S059/document.

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Abstract:
Les tumeurs cérébrales sont une cause majeure de décès et d'invalidité dans le monde, ce qui représente 14,1 millions de nouveaux cas de cancer et 8,2 millions de décès en 2012. La radiothérapie et la radiochirurgie sont parmi l'arsenal de techniques disponibles pour les traiter. Ces deux techniques s’appuient sur une irradiation importante nécessitant une définition précise de la tumeur et des tissus sains environnants. Dans la pratique, cette délinéation est principalement réalisée manuellement par des experts avec éventuellement un faible support informatique d’aide à la segmentation. Il en
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Robert, Thomas. "Improving Latent Representations of ConvNets for Visual Understanding." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS343.

Full text
Abstract:
Depuis le début de la décennie, les réseaux de neurones convolutifs profonds pour le traitement d'images ont démontré leur capacité à produire d'excellent résultats. Pour cela, ces modèles transforment une image en une succession de représentations latentes. Dans cette thèse, nous travaillerons à l'amélioration de la qualité de ces représentations latentes. Dans un premier temps, nous travaillons à la régularisation de ces représentations pour les rendre plus robustes aux variations intra-classe et améliorer les performances de classification via une pénalité basée sur des métriques liées à la
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Shahid, Mustafizur Rahman. "Deep learning for Internet of Things (IoT) network security." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAS003.

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Abstract:
L’internet des objets (IoT) introduit de nouveaux défis pour la sécurité des réseaux. La plupart des objets IoT sont vulnérables en raison d'un manque de sensibilisation à la sécurité des fabricants d'appareils et des utilisateurs. En conséquence, ces objets sont devenus des cibles privilégiées pour les développeurs de malware qui veulent les transformer en bots. Contrairement à un ordinateur de bureau, un objet IoT est conçu pour accomplir des tâches spécifiques. Son comportement réseau est donc très stable et prévisible, ce qui le rend bien adapté aux techniques d'analyse de données. Ainsi,
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Bitton, Adrien. "Meaningful audio synthesis and musical interactions by representation learning of sound sample databases." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS362.

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Abstract:
La musique assistée par ordinateur fait beaucoup usage de librairies d’échantillons audios et d'instruments numériques qui offrent des possibilités de composition sans précédent. L’abondance des matériaux sonores disponibles nécessite de nouvelles méthodes d’interaction en adéquation avec ceux-ci sans quoi le parcours des échantillons audios est inefficace et arbitraire. En effet, les métadonnées qui structurent traditionnellement ces librairies ne peuvent que traduire grossièrement les caractéristiques acoustiques des différentes catégories sonores. Notamment, les variations continues du timb
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Mehr, Éloi. "Unsupervised Learning of 3D Shape Spaces for 3D Modeling." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS566.

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Abstract:
Bien que les données 3D soient de plus en plus populaires, en particulier avec la démocratisation des expériences de réalité virtuelle et augmentée, il reste très difficile de manipuler une forme 3D, même pour des designers ou des experts. Partant d’une base de données d’instances 3D d’une ou plusieurs catégories d’objets, nous voulons apprendre la variété des formes plausibles en vue de développer de nouveaux outils intelligents de modélisation et d’édition 3D. Cependant, cette variété est souvent bien plus complexe comparée au domaine 2D. En effet, les surfaces 3D peuvent être représentées e
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Mahé, Pierre. "Codage ambisonique pour les communications immersives." Thesis, La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS011.

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Abstract:
Cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’essor des contenus immersifs. Depuis quelques années, les technologies de captation et de restitution sonore immersive se sont développées de manière importante. Ce nouveau contenu a fait naître le besoin de créer de nouvelles méthodes dédiées à la compression audio spatialisée, notamment dans le domaine de la téléphonie et des services conversationnels. Il existe plusieurs manières de représenter l’audio spatialisé, dans cette thèse nous sommes intéressés à l’ambisonie d’ordre 1. Dans un premier temps, nos travaux ont porté sur la recherche d’une so
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Cheng, Ruei-Kai, and 程瑞凱. "Human Falling Detection by Anomaly Detection with Auto-Encoder." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/x5w272.

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Abstract:
碩士<br>國立臺灣大學<br>電信工程學研究所<br>106<br>Elderly living alone without family care which usually cause some accident. In this thesis we focus on detect fall event. We propose an unsupervised Auto-Encoder model for this task. Mainly through the home surveillance cameras to get images of the elder’s home activity. Then our falling detection model will analysis the video clip to detect the current situation belong to normal activity or fall event. In the experiment, the fall event and daily event can be perfectly distinguished under the best condition. We compare with other similar architectures in same
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Chen, Peng-Cheng, and 陳鵬丞. "Semi-Supervised Learning Framework with an Auto-Elastic Convolutional Auto-Encoder for Image Classification Design." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/sv6v8s.

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Abstract:
碩士<br>逢甲大學<br>自動控制工程學系<br>106<br>More and more attention of the deep learning for image and speech recognition, even artificial intelligence (AI) beats humans in ancient game of Go has been attracted with the development of computer and electronic devices. In neural networks, deep learning with convolutional neural network (CNN) has been widely utilized in numerous applications of automatic image recognition, such as multiple object detection and classification, object tracking, sematic segmentation, and most of them have achieved outstanding results. However, with the applications are becomin
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Lin, Yu-Tai, and 林峪台. "Video Recommendation and Popularity Prediction: An Auto-encoder approach with clustering." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/nd8ppn.

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Lin, Yu-Ru, and 林伃茹. "Image Based Fault Classification for Tennessee Eastman Process using Deep Auto-Encoder." Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/6rf7dv.

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Shen, Sheng-Yao, and 沈聖堯. "Improving Variational Auto-Encoder Based Neural Topic Model with Sparse Latent Concept Layer." Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/jg7gu7.

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Abstract:
碩士<br>國立臺灣大學<br>電機工程學研究所<br>105<br>In this thesis, the primary contribution is proposing a simple variational auto-encoder based topic model, and effective topic word selection criteria. By decomposing the probability matrix into the product of a topic matrix and a word matrix, we introduce sparse latent concepts (SLC) as the dimensionalities of the semantic space of the topic and word vectors, improve the model based on the idea that a topic is represented as few latent concepts, and select topic words by semantic similarity between topic and word vectors. In the experiments, SLC-based model
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Hsieh, Min-Che, and 謝旻哲. "Robust Audio Recognition Based on Gaussian Process Regression Model and Variational Auto-encoder." Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/fvrp8h.

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Abstract:
碩士<br>國立中央大學<br>資訊工程學系<br>105<br>The sense of hearing plays an important role in human’s daily life. In the case of hearing circumstances, sense of hearing not only enables people to understand the situation more clearly, but also enrich people’s life more colorful. Within all various of sound types, if we apply robust features and automated classification methods can assist us to understand different types of emergencies more quickly or enhance the effect of learning. Therefore, the classification of categories and robustness through ambient sound and musical instruments has gradually been ta
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LEE, SHIH-KUANG, and 李世光. "Speech Enhancement Based on the Integration of Denoising Auto-Encoder and Discrete Wavelet Transform." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/nwyhdw.

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Abstract:
碩士<br>國立暨南國際大學<br>電機工程學系<br>107<br>Speech enhancement (SE) that reduces the noise effect plays an important role in the current widespread audio applications such as speech recognition, speech-based information retrieval and voice control. In this study, we present a novel speech enhancement method that applies discrete wavelet transform (DWT) to the spectrogram of a noisy speech, and then diminishes the high-pass portion in order to reduce the noise effect. In addition, we investigate the influence of the training data with different signal-to-noise ratios (SNRs) for a well-known speech enhan
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Lee, Wen-Yu, and 李文宇. "Deep Auto-encoder for Analyzing the Ridership of Taiwan Railways Administration on National Holidays." Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/74q9x7.

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Abstract:
碩士<br>國立臺灣大學<br>土木工程學研究所<br>107<br>Besides two days off a week, there are eight national holidays as New Year ’s Day, Lunar year holidays, 228 Peace Memorial day, Ching Ming Festival, Labor Day, Dragon Boat Festival, Moon Festival and Double Tenth Day in sequence a year in Taiwan. Chinese New Year’s holidays are national six days or above. The rest have, most likely, three or four days off when to be coupled with the weekend. In the past, lacking of the research in ridership of the national holidays due to the difficulty in getting the relative data for analysis. Recently after obtaining all t
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Chih-YuChen and 陳致佑. "Reconstruction of high resolution 3D point cloud models based on Auto-encoder and Generative Adversarial Networks System." Thesis, 2018. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/agsa75.

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Abstract:
碩士<br>國立成功大學<br>工程科學系<br>106<br>In this thesis, a 3D generative system which reconstructs the complete 3D structure of high resolution point clouds from sparse point clouds using an end-to-end autoencoder and generative adversarial networks is proposed. We present the deeplearning and data generation process of the 3D generative system. The key idea of the system is to combine autoencoder and cycle generative adversarial networks framework. The input sparse point clouds are derived from random sampling of a thousand of points in the ground truth point clouds. A paired training approach is use
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