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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Oubli catastrophique (informatique)'

Author: Grafiati

Published: 20 April 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Oubli catastrophique (informatique)"

1

Carboni, Lucrezia. "Graphes pour l’exploration des réseaux de neurones artificiels et de la connectivité cérébrale humaine." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2023. http://www.theses.fr/2023GRALM060.

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Abstract:

L'objectif principal de cette thèse est d'explorer la connectivité cérébrale et celle des réseaux de neurones artificiels d'un point de vue de leur connectivité. Un modèle par graphes pour l'analyse de la connectivité structurelle et fonctionnelle a été largement étudié dans le contexte du cerveau humain mais, un tel cadre d'analyse manque encore pour l'analyse des systèmes artificiels. Avec l'objectif d'intégrer l'analyse de la connectivité dans les système artificiels, cette recherche se concentre sur deux axes principaux. Dans le premier axe, l'objectif principal est de déterminer une carac

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2

Wagner, Baptiste. "Apprentissage continu en ligne pour la classification d'images et la détection d'objets." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALT111.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'apprentissage continu en ligne des réseaux de neurones artificiels, qui consiste à apprendre en permanence sur un flux de données. La difficulté majeure réside dans le fait qu'intégrer les nouvelles informations présentes dans le flux tend à effacer les connaissances précédemment acquises, un phénomène appelé oubli catastrophique.Dans ce domaine de l'apprentissage continu en ligne, notre recherche porte sur deux applications importantes en vision par ordinateur : la classification d'images et la détection d'objets. Le flux de données est

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3

Mainsant, Marion. "Apprentissage continu sous divers scénarios d'arrivée de données : vers des applications robustes et éthiques de l'apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2023. http://www.theses.fr/2023GRALS045.

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Abstract:

Le cerveau humain reçoit en continu des informations en provenance de stimuli externes. Il a alors la capacité de s’adapter à de nouvelles connaissances tout en conservant une mémoire précise de la connaissance apprise par le passé. De plus en plus d’algorithmes d’intelligence artificielle visent à apprendre des connaissances à la manière d’un être humain. Ils doivent alors être mis à jour sur des données variées arrivant séquentiellement et disponibles sur un temps limité. Cependant, un des verrous majeurs de l’apprentissage profond réside dans le fait que lors de l’apprentissage de nouvelles

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4

Daou, Andrea. "Real-time Indoor Localization with Embedded Computer Vision and Deep Learning." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMR002.

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Abstract:

La localisation d'une personne ou d'un bien dans des environnements intérieurs est devenue une nécessité. Le système de positionnement par satellites, une solution prédominante pour la localisation en extérieur, rencontre des limites lorsqu'il est appliqué en intérieur en raison de la réflexion des signaux et de l'atténuation causée par les obstacles. Pour y remédier, diverses solutions de localisation en intérieur ont été étudiées. Les méthodes de localisation en intérieur sans fil exploitent les signaux pour déterminer la position d'un appareil dans un environnement intérieur. Cependant, l'i

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5

Hocquet, Guillaume. "Class Incremental Continual Learning in Deep Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPAST070.

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Abstract:

Nous nous intéressons au problème de l'apprentissage continu de réseaux de neurones artificiels dans le cas où les données ne sont accessibles que pour une seule catégorie à la fois. Pour remédier au problème de l'oubli catastrophique qui limite les performances d'apprentissage dans ces conditions, nous proposons une approche basée sur la représentation des données d'une catégorie par une loi normale. Les transformations associées à ces représentations sont effectuées à l'aide de réseaux inversibles, qui peuvent alors être entraînés avec les données d'une seule catégorie. Chaque catégorie se v

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6

Besedin, Andrey. "Continual forgetting-free deep learning from high-dimensional data streams." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2019. http://www.theses.fr/2019CNAM1263.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de l’apprentissage profond pour la classification des flux de données de grande dimension. Au cours des dernières années, les réseaux de neurones sont devenus la référence dans diverses applications d’apprentissage automatique. Cependant, la plupart des méthodes basées sur les réseaux de neurones sont conçues pour résoudre des problèmes d’apprentissage statique. Effectuer un apprentissage profond en ligne est une tâche difficile. La principale difficulté est que les classificateurs basés sur les réseaux de neurones reposent généralement su

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