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Dissertations / Theses on the topic 'Neuro inspiré'

Author: Grafiati

Published: 8 June 2024

Last updated: 31 July 2025

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1

Renaudo, Erwan. "Des comportements flexibles aux comportements habituels : meta-apprentissage neuro-inspiré pour la robotique autonome." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066508/document.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous proposons d'intégrer la notion d'habitude comportementale au sein d'une architecture de contrôle robotique, et d'étudier son interaction avec les mécanismes générant le comportement planifié. Les architectures de contrôle robotiques permettent à ce dernier d'être utilisé efficacement dans le monde réel et au robot de rester réactif aux changements dans son environnement, tout en étant capable de prendre des décisions pour accomplir des buts à long terme (Kortenkamp et Simmons, 2008). Or, ces architectures sont rarement dotées de capacités d'apprentissage leur permettant

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2

Renaudo, Erwan. "Des comportements flexibles aux comportements habituels : meta-apprentissage neuro-inspiré pour la robotique autonome." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066508.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous proposons d'intégrer la notion d'habitude comportementale au sein d'une architecture de contrôle robotique, et d'étudier son interaction avec les mécanismes générant le comportement planifié. Les architectures de contrôle robotiques permettent à ce dernier d'être utilisé efficacement dans le monde réel et au robot de rester réactif aux changements dans son environnement, tout en étant capable de prendre des décisions pour accomplir des buts à long terme (Kortenkamp et Simmons, 2008). Or, ces architectures sont rarement dotées de capacités d'apprentissage leur permettant

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3

Cabaret, Théo. "Etude, réalisation et caractérisation de memristors organiques électro-greffés en tant que nanosynapses de circuits neuro-inspirés." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112168/document.

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Abstract:

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de l'étude des circuits neuromorphiques utilisant des dispositifs memristifs comme synapses. Son objectif principal est d'évaluer les mérites d'une nouvelle classe de mémoires organiques développées au LICSEN (CEA Saclay/IRAMIS) et, plus particulièrement, leur adéquation avec les propositions d'implémentation et les règles d'apprentissage proposées par l'équipe NanoArchi de l'IEF (Univ. Paris-Sud, Orsay). Les memristors étudiés sont basés sur l'electro-greffage en films minces de complexes organiques redox pour la formation de jonctions métal/molécules/mé

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4

Oliverio, Lucas. "Nonlinear dynamics from a laser diode with both optical injection and optical feedback for telecommunication applications." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2024. http://www.theses.fr/2024CSUP0002.

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Abstract:

Le traitement actuel de l'information dans les grands clusters de calcul, est responsable d'un fort impact énergétique au niveau mondial. Le paradigme actuel est à repenser, et une architecture de calcul basée sur des composants photoniques (laser à semi-conducteur notamment) est étudiée dans cette thèse. La structure envisagée est un réseau de neurones artificiels pour du traitement de données de télécommunications. Nous étudions une diode laser et ses états dynamiques lorsque soumise à une injection optique et à un feedback optiques simultanés et les liens avec sa capacité de calcul neuroins

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5

Williame, Jérôme. "Oscillateurs nanomagnétiques soumis à une boucle de rétroaction à retard : Bruit, chaos et applications neuromorphiques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS119.

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Abstract:

Une boucle de rétroaction à retard a lieu lorsque la sortie d’un système est utilisée pour modifier le signal d’entrée de ce dernier. Ce phénomène apparaît dans des domaines aussi variés que la physique des amplificateurs, la biologie de la régulation de l’insuline ou encore les sciences sociales. Les effets d’une boucle de rétroaction à retard sur un système électronique sont bien connus et ont donné lieu à de nombreuses applications : boucle à verrouillage de phase pour améliorer les propriétés stochastiques, boucle d’amplification ou de régulation, etc. Cependant ces effets ont étés relativ

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6

Chabi, Djaafar. "Architectures de circuits nanoélectroniques neuro-inspirée." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00679300.

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Abstract:

Les nouvelles techniques de fabrication nanométriques comme l'auto-assemblage ou la nanoimpression permettent de réaliser des matrices régulières (crossbars) atteignant des densités extrêmes (jusqu'à 1012 nanocomposants/cm2) tout en limitant leur coût de fabrication. Cependant, il est attendu que ces technologies s'accompagnent d'une augmentation significative du nombre de défauts et de dispersions de caractéristiques. La capacité à exploiter ces crossbars est alors conditionnée par le développement de nouvelles techniques de calcul capables de les spécialiser et de tolérer une grande densité

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7

Vatin, Jeremy. "Photonique neuro-inspirée pour des applications télécoms." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2020. http://www.theses.fr/2020CSUP0004.

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Abstract:

Nous produisons chaque jour de grandes quantités de données, que nous échangeons sur le réseau Internet. Ces données sont traitées grâce à des clusters de calcul, responsables de la consommation énergétique d’internet. Dans cette thèse, nous étudions une architecture faite de composants photoniques, pour se débarrasser des composants électroniques consommant de l'énergie. Grâce aux composants actuellement utilisés dans le réseau Internet (laser et fibre optique), nous réalisons un réseau neuronal artificiel capable de traiter les données de télécommunication. Le réseau de neurones artificiel e

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8

Causo, Matteo. "Neuro-Inspired Energy-Efficient Computing Platforms." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10004/document.

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Abstract:

Les Big Data mettent en évidence tous les défauts du paradigme de l'informatique classique. Au contraire, le Neuro-Inspiré traite les Big Data comme ressources pour progresser. Dans cette thèse, nous adoptons les principes de Hierarchical Temporal Memory (HTM) comme références neuroscientifiques et nous élaborons sur la façon dont le Bayesian Machine Learning (BML) mène les approches dans le Neuro-Inspiré à s’unifier et à atteindre nos objectives: (i) la simplification et l'amélioration des algorithmes de BML et (ii) l'approche au Neuro-Inspiré avec une prospective Ultra-Low-Power. Donc, nous

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9

Masominia, Amir Hossein. "Neuro-inspired computing with excitable microlasers." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASP053.

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Abstract:

Cette thèse présente des recherches sur des systèmes de calcul alternatifs, en se concentrant spécifiquement sur le calcul analogique et neuromimétique. La quête d'une intelligence artificielle plus générale a mis en évidence les limitations des unités de calcul conventionnelles basées sur les architectures de Von Neumann, en particulier en termes d'efficacité énergétique et de complexité. Les architectures de calcul inspirées du cerveau et les ordinateurs analogiques sont des prétendants de premier plan dans ce domaine. Parmi les différentes possibilités, les systèmes photoniques impulsionnel

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10

Hirtzlin, Tifenn. "Digital Implementation of Neuromorphic systems using Emerging Memory devices." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPAST071.

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Abstract:

Depuis les années soixante-dix l'évolution des performances des circuits électroniques repose exclusivement sur l'amélioration des performances des transistors. Ce composant a des propriétés extraordinaires puisque lorsque ses dimensions sont réduites, toutes ses caractéristiques sont améliorées. Mais, dû à certaines limites physiques fondamentales, la diminution des dimensions des transistors n’est plus possible. Néanmoins, de nouveaux nano-composants mémoire innovants qui peuvent être intégré conjointement avec les transistors voient le jour tant au niveau académique qu'industriel, ce qui co

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11

Aboudib, Ala. "Neuro-inspired Architectures for the Acquisition and Processing of Visual Information." Thesis, Télécom Bretagne, 2016. http://www.theses.fr/2016TELB0419/document.

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Abstract:

L'apprentissage automatique et la vision par ordinateur sont deux sujets de recherche d'actualité. Des contributions clés à ces domaines ont été les fruits de longues années d'études du cortex visuel et de la fonction des réseaux cérébraux. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la conception des architectures neuro-inspirées pour le traitement de l'information sur trois niveaux différents du cortex visuel. Au niveau le plus bas, nous proposons un réseau de neurones pour l'acquisition des signaux visuels. Ce modèle est étroitement inspiré par le fonctionnement et l'architecture de la retine

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Vincent, Adrien F. "Vers une utilisation synaptique de composants mémoires innovants pour l’électronique neuro-inspirée." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS034/document.

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Abstract:

Les réseaux de neurones artificiels, dont le concept s'inspire du fonctionnement des cerveaux biologiques et de leurs capacités d'apprentissage, sont une approche prometteuse pour répondre aux nouveaux usages informatiques dits « cognitifs », tels que la reconnaissance d'images ou l'interaction en langage naturel. Néanmoins, leur mise en œuvre par des ordinateurs conventionnels est peu efficace. Une solution à ce problème est le développement de puces d'accélération matérielle spécialisées qui comportent :- des neurones, unités de traitement de l'information, pour lesquelles des circuits élect

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13

Farquhar, Ethan David. "A biologically inspired silicon neuron." Thesis, Georgia Institute of Technology, 2003. http://hdl.handle.net/1853/14792.

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14

Khan, Gul Muhammad. "Evolution of neuro-inspired Developmental Programs Capable of Learning." Thesis, University of York, 2008. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.490693.

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Abstract:

ABSTRACT. In this work, a type of developmental brain-inspired computational network is presented and evaluated. It is based on the idea of evolving programs that build a computational neural structure. This thesis describes an artificial model of the brain based on evolutionary computation and neurodevelopmental techniques. This model is more biologically plausible than earlier techniques and demonstrates that adding more biological plausibility can enhance the computational power of the neural systems. The thesis demonstrates the capabilities of this brain inspired system on two different le

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Mokhtar, Maizura. "Bio-Inspired Autonomous Hardware Neuro-controller Device on an FPGA Inspired by the Hippocampus." Thesis, University of York, 2008. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.490697.

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Abstract:

One method in achieving artificial intelligence is by emulating biological concepts onto an electronic device, specifically how a biological organism governs its behaviour. This research project investigates how the hippocampus works; and attempts to model this region of the brain onto an electronic device. The hippocampus is chosen because this is one of the regions in the brain responsible for learning and memory. This study uses models of the pyramidal neurons in the hippocampus as well as its spatial representation as the design components for a hardware neuro-controller module. The method

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PINHO, ANDERSON GUIMARAES DE. "QUANTUM-INSPIRED EVOLUCIONARY ALGORITHM WITH MIXED REPRESENTATION APPLIED TO NEURO-EVOLUTION." PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2010. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=17224@1.

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Abstract:

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO<br>Esta dissertação objetivará a unificação de duas metodologias de algoritmos evolutivos consagradas para tratamento de problemas ou do tipo combinatórios, ou do tipo numéricos, num único algoritmo com representação mista. Trata-se de um algoritmo evolutivo inspirado na física quântica com representação mista binário-real do espaço de soluções, o AEIQ-BR. Este algoritmo trata-se de uma extensão do modelo com representação binária de Jang, Han e Kin, o AEIQ-B para otimizações combinatoriais, e o de representação real de Abs da Cruz, o AEIQ-R p

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Liu, Yang. "A neuro-immune inspired computational framework and its applications to a machine visual tracking system." Thesis, University of York, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.516625.

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18

Alecu, Lucian. "Une approche neuro-dynamique de conception des processus d'auto-organisation." Electronic Thesis or Diss., Nancy 1, 2011. http://www.theses.fr/2011NAN10031.

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Abstract:

Dans ce manuscrit nous proposons une architecture neuronale d'inspiration corticale, capable de développer un traitement émergent de type auto-organisation. Afin d'implémenter cette architecture neuronale de manière distribuée, nous utilisons le modèle de champs neuronaux dynamiques, un formalisme mathématique générique conçu pour modéliser la compétition des activités neuronales au niveau cortical mésoscopique. Pour analyser en détail les propriétés dynamiques des modèles de référence de ce formalisme, nous proposons un critère formel et un instrument d'évaluation, capable d'examiner et de qu

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Alecu, Lucian. "Une approche neuro-dynamique de conception des processus d'auto-organisation." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00606926.

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Abstract:

Dans ce manuscrit nous proposons une architecture neuronale d'inspiration corticale, capable de développer un traitement émergent de type auto-organisation. Afin d'implémenter cette architecture neuronale de manière distribuée, nous utilisons le modèle de champs neuronaux dynamiques, un formalisme mathématique générique conçu pour modéliser la compétition des activités neuronales au niveau cortical mésoscopique. Pour analyser en détail les propriétés dynamiques des modèles de référence de ce formalisme, nous proposons un critère formel et un instrument d'évaluation, capable d'examiner et de qu

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Maux, Ana Andr?a Barbosa. "Masculinidade a prova: um estudo de inspira??o fenomenologico - hermeneutico sobre a infertilidade masculina." Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014. http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/17403.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:38:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AnaABM_TESE.pdf: 1144544 bytes, checksum: 6d221c02bdb372ff108e024fd2df6e45 (MD5) Previous issue date: 2014-03-20<br>Culturally, childbearing is understood as a situation that subjects will experience at some point in their lives, especially people who are married or have a similar affectionate relationship. Thus, to realize the inability to meet such a fate seems to be a natural cultural trigger of suffering, frustration and feelings of inadequacy and helplessness. Specifically for men, infertility is closely relate

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Dai, Jing. "Reservoir-computing-based, biologically inspired artificial neural networks and their applications in power systems." Diss., Georgia Institute of Technology, 2013. http://hdl.handle.net/1853/47646.

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Abstract:

Computational intelligence techniques, such as artificial neural networks (ANNs), have been widely used to improve the performance of power system monitoring and control. Although inspired by the neurons in the brain, ANNs are largely different from living neuron networks (LNNs) in many aspects. Due to the oversimplification, the huge computational potential of LNNs cannot be realized by ANNs. Therefore, a more brain-like artificial neural network is highly desired to bridge the gap between ANNs and LNNs. The focus of this research is to develop a biologically inspired artificial neural netwo

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(6838184), Parami Wijesinghe. "Neuro-inspired computing enhanced by scalable algorithms and physics of emerging nanoscale resistive devices." 2019.

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Abstract:

<p>Deep ‘Analog Artificial Neural Networks’ (AANNs) perform complex classification problems with high accuracy. However, they rely on humongous amount of power to perform the calculations, veiling the accuracy benefits. The biological brain on the other hand is significantly more powerful than such networks and consumes orders of magnitude less power, indicating some conceptual mismatch. Given that the biological neurons are locally connected, communicate using energy efficient trains of spikes, and the behavior is non-deterministic, incorporating these effects in Artificial Neural Networks (A

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