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Dissertations / Theses on the topic 'Réseau récurrent'

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

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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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Blanc, Jean-Marc. "Traitement de la prosodie par un réseau récurrent temporel : un cadre unifié pour l'identification automatique des langues, des attitudes prosodiques, et des catégories lexicales." Lyon 2, 2005. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2005/blanc_jm.

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Abstract:
La prosodie nous est directement accessible lorsque nous écoutons une langue étrangère. Quel mécanisme peut traiter la prosodie de la parole ? Un réseau récurrent temporel (TRN) vérifiant des études neurophysiologiques sur l'apprentissage de séquences par le primate a été testé pour l'identification de contours prosodiques définis sur différentes échelles réparties sur un continuum temporel. Le rythme d'une langue peut être caractérisé globalement. Le réseau TRN identifie cinq langues européennes à partir d'un cochléogramme (65%). En employant la fréquence fondamentale, le réseau reconnaît six
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3

Colnet, Brigitte. "Approches neuromimétiques pour la localisation de sources acoustiques." Nancy 1, 1995. http://www.theses.fr/1995NAN10415.

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Abstract:
Cette thèse propose des solutions neuromimétiques originales au problème de la localisation de sources acoustiques. Nous considérons un modèle de propagation d'ondes planes. L'information pertinente est une information spatio-temporelle : la connaissance du retard de propagation entre les capteurs permet de retrouver la direction d'arrivée du signal. Pour traiter ce type d'informations, le temps doit être codé dans les réseaux de neurones. Deux représentations sont envisagées : la représentation externe, où le temps apparaît comme une dimension supplémentaire de l'espace d'entrée, et la représ
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4

Cîrstea, Bogdan-Ionut. "Contribution à la reconnaissance de l'écriture manuscrite en utilisant des réseaux de neurones profonds et le calcul quantique." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0059.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous fournissons plusieurs contributions des domaines de l’apprentissage profond et du calcul quantique à la reconnaissance de l’écriture manuscrite. Nous commençons par intégrer certaines des techniques d’apprentissage profond les plus récentes(comme dropout, batch normalization et différentes fonctions d’activation) dans les réseaux de neurones à convolution et obtenons des meilleures performances sur le fameux jeu de données MNIST. Nous proposons ensuite des réseaux TSTN (Tied Spatial Transformer Networks), une variante des réseaux STN (Spatial Transformer Networks) avec p
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Baylon, Fuentes Antonio. "Ring topology of an optical phase delayed nonlinear dynamics for neuromorphic photonic computing." Thesis, Besançon, 2016. http://www.theses.fr/2016BESA2047/document.

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Abstract:
Aujourd'hui, la plupart des ordinateurs sont encore basés sur des concepts développés il y a plus de 60 ans par Alan Turing et John von Neumann. Cependant, ces ordinateurs numériques ont déjà commencé à atteindre certaines limites physiques via la technologie de la microélectronique au silicium (dissipation, vitesse, limites d'intégration, consommation d'énergie). Des approches alternatives, plus puissantes, plus efficaces et moins consommatrices d'énergie, constituent depuis plusieurs années un enjeu scientifique majeur. Beaucoup de ces approches s'inspirent naturellement du cerveau humain, d
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Jouffroy, Guillaume. "Contrôle oscillatoire par réseau de neurones récurrents." Paris 8, 2008. http://www.theses.fr/2008PA082918.

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Abstract:
Dans le domaine du contrôle, la plupart des applications nécessitent une commande continue non-périodique. Ce travail se focalise au contraire sur les contrôleurs à base de réseaux de neurones récurrents (RNR) générant une commande oscillatoire entretenue. L'objectif de ce travail est d'étudier les méthodes d'optimisation stochastiques continues permettant de déterminer les paramètres d'un réseau pour qu'il produise un comportement oscillatoire périodique. Nous dressons tout d'abord un bilan des connaissances sur les oscillateurs biologiques. Nous décrirons ensuite des outils mathématiques qui
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Mealier, Anne-Laure. "Comment le langage impose-t-il la structure du sens : construal et narration." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSE1333.

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Abstract:
Cette thèse a été effectuée dans le cadre du projet européen WYSIWYD (What You Say is What You Did). Ce projet a pour but de rendre, plus naturelles, les interactions Humain-robot, notamment par le biais du langage. Le déploiement de robots compagnon et de robots de service requière que les humains et les robots puissent se comprendre mutuellement et communiquer. Les humains ont développé une codification avancée de leur comportement qui fournit la base de la transparence de la plupart de leurs actions et de leur communication. Jusqu'à présent, les robots ne partagent pas ce code de comporteme
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Boné, Romuald. "Réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries temporelles." Tours, 2000. http://www.theses.fr/2000TOUR4003.

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Abstract:
Les réseaux de neurones à propagation avant sont statiques, leurs sorties ne dépendant que des entrées courantes. Pour contourner cette limitation, la technique la plus répandue repose sur l'utilisation de fenêtres temporelles. Ces techniques sont insuffisantes lorsqu'une mémoire relativement profondes est nécessaire ou lorsque la profondeur de celle-ci est inconnue. Les réseaux de neurones récurrents sont capables de modéliser des dépendances temporelles de durée quelconque entre les entrées et les sorties désirées associées, en utilisant une mémoire implicite, codée grace aux connexions récu
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Strock, Anthony. "Mémoire de travail dans les réseaux de neurones récurrents aléatoires." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0195.

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Abstract:
La mémoire de travail peut être définie comme la capacité à stocker temporairement et à manipuler des informations de toute nature.Par exemple, imaginez que l'on vous demande d'additionner mentalement une série de nombres. Afin de réaliser cette tâche, vous devez garder une trace de la somme partielle qui doit être mise à jour à chaque fois qu'un nouveau nombre est donné. La mémoire de travail est précisément ce qui permettrait de maintenir (i.e. stocker temporairement) la somme partielle et de la mettre à jour (i.e. manipuler). Dans cette thèse, nous proposons d'explorer les implémentations n
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Laharotte, Pierre-Antoine. "Contributions à la prévision court-terme, multi-échelle et multi-variée, par apprentissage statistique du trafic routier." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSET013/document.

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Abstract:
La maturité de la télématique et des technologies de l’information et la communication (TIC), ainsi que l’avènement du big data dans le transport ont conduit à des développements foisonnants dans le domaine des systèmes de transports intelligents (ITS), aussi bien sur le plan des technologies de recueil que du traitement innovant de l’information. Il est désormais possible de connaître les conditions de circulation et les états de trafic sur la plupart des sections d’un réseau routier sans avoir recours à des infrastructures intrusives de collecte de données, de transmettre l’information résul
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Daucé, Emmanuel. "Adaptation dynamique et apprentissage dans les réseaux de neurones récurrents aléatoires." Toulouse, ENSAE, 2000. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01394004.

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Abstract:
Nous étudions un modèle de réseau de neurones récurrent, de grande taille et à temps discret. Les poids synaptiques sont déternminés aléatoirement. Du fait de l'asymétrie des connexions, nos réseaux sont capables d'entretenir une dynamique autonome, et présentent différents régimes, cycliques ou chaotiques. De tels réseaux admettent de plus une description théorique portant sur des variables d'état macroscopiques, nécessitant l'emploi de méthodes issues de la physique statistique (champ moyen à la limite thermodynamique). Par ailleurs, on s'intéresse au couplage entre la dynamique autonome et
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Stuner, Bruno. "Cohorte de réseaux de neurones récurrents pour la reconnaissance de l'écriture." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMR024.

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Abstract:
Les méthodes à l’état de l’art de la reconnaissance de l’écriture sont fondées sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) à cellules LSTM ayant des performances remarquables. Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux principes la vérification lexicale et la génération de cohorte afin d’attaquer les problèmes de la reconnaissance de l’écriture : i) le problème des grands lexiques et des décodages dirigés par le lexique ii) la problématique de combinaison de modèles optiques pour une meilleure reconnaissance iii) la nécessité de constituer de très grands ensembles de données étiquetées da
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Galtier, Mathieu. "Une approche mathématique de l'apprentissage non-supervisé dans les réseaux de neurones récurrents." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00667368.

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Abstract:
Dans cette thèse nous tentons de donner un sens mathématique à la proposition : le néocortex se construit un modèle de son environnement. Nous considérons que le néocortex est un réseau de neurones spikants dont la connectivité est soumise à une lente évolution appelée apprentissage. Dans le cas où le nombre de neurones est proche de l'infini, nous proposons une nouvelle méthode de champ-moyen afin de trouver une équation décrivant l'évolution du taux de décharge de populations de neurones. Nous étudions donc la dynamique de ce système moyennisé avec apprentissage. Dans le régime où l'apprenti
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Jodouin, Jean-François. "Réseaux de neurones et traitement du langage naturel : étude des réseaux de neurones récurrents et de leurs représentations." Paris 11, 1993. http://www.theses.fr/1993PA112079.

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Abstract:
Le but de ce travail a été d'évaluer les possibilités d'application des réseaux connexionnistes aux taches de haut niveau comme le traitement du langage naturel (tln). Un travail de réflexion a permis de cerner les types de réseaux et les techniques de représentation propices à ce domaine d'application. Deux réseaux de la classe des réseaux récurrents à couches ont été sélectionnés pour des études approfondies: le simple récurrent network et le time-unfolding network (tun). Le perceptron multicouches a servi d'étalon. Un domaine d'application mettant à l'épreuve la mémoire et les capacités de
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Chaouchi, Chahinez. "Méthodes de séparation aveugle de sources non linéaires, étude du modèle quadratique 2X2." Toulouse 3, 2011. http://thesesups.ups-tlse.fr/1375/.

Full text
Abstract:
Cette thèse présente des méthodes de séparation aveugle de sources pour un modèle de mélange non-linéaire particulier, le cas quadratique avec auto-termes et termes croisés. Dans la première partie, nous présentons la structure de séparation étudiée qui se décline sous deux formes : étendue ou basique. Les propriétés de ce réseau récurrent sont ensuite analysées (points d'équilibre, stabilité locale). Nous proposons alors deux méthodes de séparation aveugle de sources. La première exploite les cumulants des observations en un bloc placé en amont de la structure récurrente. La deuxième méthode
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Bouaziz, Mohamed. "Réseaux de neurones récurrents pour la classification de séquences dans des flux audiovisuels parallèles." Thesis, Avignon, 2017. http://www.theses.fr/2017AVIG0224/document.

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Abstract:
Les flux de contenus audiovisuels peuvent être représentés sous forme de séquences d’événements (par exemple, des suites d’émissions, de scènes, etc.). Ces données séquentielles se caractérisent par des relations chronologiques pouvant exister entre les événements successifs. Dans le contexte d’une chaîne TV, la programmation des émissions suit une cohérence définie par cette même chaîne, mais peut également être influencée par les programmations des chaînes concurrentes. Dans de telles conditions,les séquences d’événements des flux parallèles pourraient ainsi fournir des connaissances supplém
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Chaouchi, Chahinez. "Méthodes de séparation aveugle de sources non linéaires, étude du modèle quadratique 2*2." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00683204.

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Abstract:
Cette thèse présente des méthodes de séparation aveugle de sources pour un modèle de mélange non-linéaire particulier, le cas quadratique avec auto-termes et termes croisés. Dans la première partie, nous présentons la structure de séparation étudiée qui se décline sous deux formes : étendue ou basique. Les propriétés de ce réseau récurrent sont ensuite analysées (points d'équilibre, stabilité locale). Nous proposons alors deux méthodes de séparation aveugle de sources. La première exploite les cumulants des observations en un bloc placé en amont de la structure récurrente. La deuxième méthode
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Low, Kok Seng. "Approche de réseaux de neurones récurrents pour le problème de l'ordonnancement cyclique et sa variante." Artois, 2008. http://www.theses.fr/2008ARTO0408.

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Abstract:
Un problème d’ordonnancement consiste à exécuter sur un horizon de temps donné un ensemble de taches au moyen de ressources en nombre limité. On rencontre ce problème dans divers domaines, comme l’industrie de production, dans les systèmes de transport ou encore dans les ordinateurs avec l’allocation des tâches. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le problème d’ordonnance cyclique, Les propriétés liées à l’ordonnancement en général, ainsi qu’à sa version cyclique seront étudiées. Le problème d’ordonnancement des tâches est un problème NP-complet, le temps nécessaire pour le résoudre pe
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Chraibi, Kaadoud Ikram. "apprentissage de séquences et extraction de règles de réseaux récurrents : application au traçage de schémas techniques." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0032/document.

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Abstract:
Deux aspects importants de la connaissance qu'un individu a pu acquérir par ses expériences correspondent à la mémoire sémantique (celle des connaissances explicites, comme par exemple l'apprentissage de concepts et de catégories décrivant les objets du monde) et la mémoire procédurale (connaissances relatives à l'apprentissage de règles ou de la syntaxe). Cette "mémoire syntaxique" se construit à partir de l'expérience et notamment de l'observation de séquences, suites d'objets dont l'organisation séquentielle obéit à des règles syntaxiques. Elle doit pouvoir être utilisée ultérieurement pour
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Ghoudi, Hamza. "Propriétés statistiques des réseaux des applications couplées et récurrence des applications des dendrites locales." Thesis, Toulon, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUL0019.

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Abstract:
Cette thèse est divisée en deux grandes parties : la première est consacrée aux propriétés statistiques des systèmes dynamiques et l’autre porte sur des propriétés des systèmes dynamiques topologiques.Dans la première partie, d’abord nous rappelons quelques notions de base des systèmes dynamiques aléatoire et de la théorie des valeurs extrêmes. Ensuite, par l’application de cette théorie aux réseaux des applications couplées nous montrons que la probabilité de l’apparition de la synchronisation dans ces réseaux est liée à la distribution du maximum d’une certaine observable évaluée le long de
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Assaad, Mohammad. "Un nouvel algorithme de boosting pour les réseaux de neurones récurrents : application au traitement des données sequentielles." Tours, 2006. http://www.theses.fr/2006TOUR4024.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse concernent la proposition d'un nouvel algorithme de boosting dédié au problème de l'apprentissage des dépendances temporelles pour la prévision de séries temporelles, en utilisant comme régresseurs des réseaux de neurones récurrents. Cet algorithme se base sur la méthode du boosting : il permet de concentrer l'apprentissage sur les exemples difficiles mais, à la différence de l'algorithme d'origine, en prenant en compte tous les exemples disponibles. Un nouveau paramètre est utilisé pour régler l'influence du boosting. Pour évaluer notre algorithme, des expérimentati
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Babykina, Evgénia. "Modélisation statistique d'événements récurrents. Exploration empirique des estimateurs, prise en compte d'une covariable temporelle et application aux défaillances des réseaux d'eau." Thesis, Bordeaux 2, 2010. http://www.theses.fr/2010BOR21750/document.

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Abstract:
Dans le contexte de la modélisation aléatoire des événements récurrents, un modèle statistique particulier est exploré. Ce modèle est fondé sur la théorie des processus de comptage et est construit dans le cadre d'analyse de défaillances dans les réseaux d'eau. Dans ce domaine nous disposons de données sur de nombreux systèmes observés durant une certaine période de temps. Les systèmes étant posés à des instants différents, leur âge est utilisé en tant qu'échelle temporelle dans la modélisation. Le modèle tient compte de l'historique incomplet d'événements, du vieillissement des systèmes, de l
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Nono, Wouafo Hugues Gérald. "Architectures matérielles numériques intégrées et réseaux de neurones à codage parcimonieux." Thesis, Lorient, 2016. http://www.theses.fr/2016LORIS394/document.

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Abstract:
De nos jours, les réseaux de neurones artificiels sont largement utilisés dans de nombreusesapplications telles que le traitement d’image ou du signal. Récemment, un nouveau modèlede réseau de neurones a été proposé pour concevoir des mémoires associatives, le GBNN(Gripon-Berrou Neural Network). Ce modèle offre une capacité de stockage supérieure àcelle des réseaux de Hopfield lorsque les informations à mémoriser ont une distributionuniforme. Des méthodes améliorant leur performance pour des distributions non-uniformesainsi que des architectures matérielles mettant en œuvre les réseaux GBNN on
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Çinar, Yagmur Gizem. "Prédiction de séquences basée sur des réseaux de neurones récurrents dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'information." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM079.

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Abstract:
Cette thèse examine les défis de la prédiction de séquence dans différents scénarios, tels que la prédiction de séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'informations (RI). Prédire les valeurs inconnues suivant certaines valeurs précédemment observées est appelée prédiction de séquence. Elle est largement applicable à de nombreux domaines où un comportement séquentiel est observé dans les données. Dans cette étude, nous nous concentrons sur deux tâches de prédiction de séquences: la prévision de séries tempo
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Aussem, Alexandre. "Théorie et applications des réseaux de neurones récurrents et dynamiques à la prédiction, à la modélisation et au contrôle adaptif des processus dynamiques." Paris 5, 1995. http://www.theses.fr/1995PA05S002.

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Abstract:
Cette thèse traite des réseaux de neurones dynamiques et récurrents (DRNN) obtenus en modélisant les connexions par des filtres autorégressifs. En vertu de leur dynamique interne, ces réseaux à récurrence spatiale et temporelle approximent les lois sous-jacentes qui régissent les séries chronologiques par un système d'équations aux différences non linéaires. Un algorithme d'apprentissage local à propagation d'erreur est présente, lequel réduit substanciellement la complexité d'un algorithme à propagation avant. La procédure doit son efficacité à la décroissance exponentielle du gradient dans l
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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.

Full text
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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Thiaw, Lamine. "Identification de systèmes dynamiques non linéaires par réseaux de neurones et multimodèles." Phd thesis, Université Paris XII Val de Marne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00399469.

Full text
Abstract:
Cette étude traite de l'identification de système dynamique non-linéaire. Une architecture multimodèle capable de surmonter certaines difficultés de l'architecture neuronale de type MLP a été étudiée. L'approche multimodèle consiste à représenter un système complexe par un ensemble de modèles de structures simples à validité limitée dans des zones bien définies. A la place de la structure affine des modèles locaux généralement utilisée, cette étude propose une structure polynômiale plus générale, capable de mieux appréhender les non-linéarités locales, réduisant ainsi le nombre de modèles loca
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Gelly, Grégory. "Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS295/document.

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Abstract:
Le domaine du traitement automatique de la parole regroupe un très grand nombre de tâches parmi lesquelles on trouve la reconnaissance de la parole, l'identification de la langue ou l'identification du locuteur. Ce domaine de recherche fait l'objet d'études depuis le milieu du vingtième siècle mais la dernière rupture technologique marquante est relativement récente et date du début des années 2010. C'est en effet à ce moment qu'apparaissent des systèmes hybrides utilisant des réseaux de neurones profonds (DNN) qui améliorent très notablement l'état de l'art. Inspirés par le gain de performanc
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Bourdoukan, Ralph. "Le rôle de la balance entre excitation et inhibition dans l'apprentissage dans les réseaux de neurones à spikes." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066712/document.

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Abstract:
Lorsqu'on effectue une tâche, les circuits neuronaux doivent représenter et manipuler des stimuli continus à l'aide de potentiels d'action discrets. On suppose communément que les neurones représentent les quantités continues à l'aide de leur fréquence de décharge et ceci indépendamment les un des autres. Cependant, un tel codage indépendant est inefficace puisqu'il exige la génération d'un très grand nombre de potentiels d'action pour atteindre un certain niveau de précision. Dans ces travaux, on montre que les neurones d'un réseau récurrent peuvent apprendre - à l'aide d'une règle de plastic
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Harb, Ali. "Faisabilité. Méthodes non standard pour la stabilité des réseaux de files d'attente. GI/GI/q + G." Rouen, 1998. http://www.theses.fr/1998ROUES075.

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Abstract:
Cette thèse est subdivisée en trois parties. Faisabilité : dans cette partie, nous étudions la faisabilité de n flux déterministes d'arrivées dans une file d'attente soumise à la contrainte temps-réel forte. Cette contrainte spécifie que les clients ont un délai maximum sur le temps de séjour dans la file, le client est rejeté dès que le délai maximum est échu. Pour différentes disciplines de service, nous étudions les conditions sous lesquelles la contrainte temps-réel forte est respectée. Réseau de Jackson : ce chapitre traite les réseaux de Jackson sous l'angle de l'analyse non standard. No
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Chaintreau, Augustin. "Processus d'interaction dans les réseaux de données." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066601.

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ZEMOURI, RYAD. "Contribution à la surveillance des systèmes de production à l'aide des réseaux de neurones dynamiques : Application à la e-maintenance." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006003.

Full text
Abstract:
Les méthodes de surveillance industrielle sont divisées en deux catégories : méthodes de surveillance avec modèle formel de l'équipement, et méthodes de surveillance sans modèle de l'équipement. Les modèles mathématiques formels des équipements industriels sont souvent entachés d'incertitudes et surtout difficiles à obtenir. Cette thèse présente l'application des réseaux de neurones artificiels pour la surveillance d'équipements industriels. Nous proposons une architecture de Réseaux à Fonctions de base Radiales qui exploite les propriétés dynamiques des architectures localement récurrentes po
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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.

Full text
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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Biasutto-Lervat, Théo. "Modélisation de la coarticulation multimodale : vers l'animation d'une tête parlante intelligible." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0019.

Full text
Abstract:
Nous traitons dans cette thèse la modélisation de la coarticulation par les réseaux de neurones, dans l’objectif de synchroniser l’animation d’un visage virtuel 3D à de la parole. La prédiction de ces mouvements articulatoires n’est pas une tâche triviale, en effet, il est bien établi en production de parole que la réalisation d’un phonème est largement influencée par son contexte phonétique, phénomène appelé coarticulation. Nous proposons dans cette thèse un modèle de coarticulation, c’est-à-dire un modèle qui prédit les trajectoires spatiales des articulateurs à partir de la parole. Nous exp
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Charbuillet, Christophe. "Algorithmes évolutionnistes appliqués à l'extraction de caractéristiques pour la reconnaissance du locuteur." Paris 6, 2008. http://www.theses.fr/2008PA066564.

Full text
Abstract:
L'étape d'extraction de caractéristiques occupe une place fondamentale dans les systèmes de reconnaissance des formes. Ces travaux de thèse portent sur l’optimisation de ce module de traitement pour la tâche de reconnaissance du locuteur par Algorithmes Evolutionnistes (AEs). Nous avons évalué cette approche pour la tâche de segmentation et le regroupement du locuteur (SRL) ainsi que pour la tâche de vérification automatique du locuteur, dans le cadre des campagnes d'évaluation ESTER 2005 et Nist 2006. Les différentes études réalisées montrent que l'utilisation d'AE pour l'optimisation du modu
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Rodriguez, Guillaume. "Modélisation des bases neuronales de la mémoire de travail paramétrique dans le cortex préfrontal." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066340/document.

Full text
Abstract:
La mémoire de travail paramétrique - la capacité fondamentale à maintenir et à manipuler des informations quantitatives de façon transitoire - est essentielle à de nombreuses fonctions centrales (perception, action, décision, contrôle comportemental, cognition). À l'échelle des neurones du cortex préfrontal, la mémoire de travail paramétrique s'exprime au travers d'activités persistantes de fréquence gradée (multistabilité) codant l'amplitude d'informations quantitatives passées (p.ex. une quantité psychophysique, un nombre d'items), dont l'origine causale demeure incomprise. En simulant des m
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Cabana, Tanguy. "Large deviations for the dynamics of heterogeneous neural networks." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066551/document.

Full text
Abstract:
Cette thèse porte sur l'obtention rigoureuse de limites de champ moyen pour la dynamique continue de grands réseaux de neurones hétérogènes. Nous considérons des neurones à taux de décharge, et sujets à un bruit Brownien additif. Le réseau est entièrement connecté, avec des poids de connections dont la variance décroît comme l'inverse du nombre de neurones conservant un effet non trivial dans la limite thermodynamique. Un second type d'hétérogénéité, interprété comme une position spatiale, est considéré au niveau de chaque cellule. Pour la pertinence biologique, nos modèles incluent ou bien de
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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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Le, Roux Nicolas. "Contrôle homéostatique de l'activité corticale: Etude de la balance Excitation / Inhibition des neurones pyramidaux de couche 5 du cortex visuel." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00159415.

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Abstract:
La plasticité homéostatique est un processus qui consiste à réguler l'efficacité globale des entrées synaptiques (excitatrices et inhibitrices) sur un neurone afin d'empêcher des modifications trop importantes de son niveau d'activité. Afin de caractériser les mécanismes à l'origine de ce processus, la balance Excitation/Inhibition des neurones pyramidaux de couche 5 du cortex visuel a été estimée. Elle est composée de 20 % d'excitation et de 80 % d'inhibition. A l'aide de protocoles de stimulation induisant des changements à long terme de l'efficacité des entrées synaptiques, les phénomènes d
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Adam, Chloé. "Pattern Recognition in the Usage Sequences of Medical Apps." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC027/document.

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Abstract:
Les radiologues utilisent au quotidien des solutions d'imagerie médicale pour le diagnostic. L'amélioration de l'expérience utilisateur est toujours un axe majeur de l'effort continu visant à améliorer la qualité globale et l'ergonomie des produits logiciels. Les applications de monitoring permettent en particulier d'enregistrer les actions successives effectuées par les utilisateurs dans l'interface du logiciel. Ces interactions peuvent être représentées sous forme de séquences d'actions. Sur la base de ces données, ce travail traite de deux sujets industriels : les pannes logicielles et l'er
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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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Barhoumi, Amira. "Une approche neuronale pour l’analyse d’opinions en arabe." Thesis, Le Mans, 2020. http://www.theses.fr/2020LEMA1022.

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Abstract:
Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’analyse d’opinions en arabe. Son objectif consiste à déterminer la polarité globale d’un énoncé textuel donné écrit en Arabe standard moderne (ASM) ou dialectes arabes. Cette thématique est un domaine de recherche en plein essor et a fait l’objet de nombreuses études avec une majorité de travaux actuels traitant des langues indo-européennes, en particulier la langue anglaise. Une des difficultés à laquelle se confronte cette thèse est le traitement de la langue arabe qui est une langue morphologiquement riche avec une grande variabilité
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Enel, Pierre. "Représentation dynamique dans le cortex préfrontal : comparaison entre reservoir computing et neurophysiologie du primate." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01056696.

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Abstract:
Les primates doivent pouvoir reconnaître de nouvelles situations pour pouvoir s'y adapter. La représentation de ces situations dans l'activité du cortex est le sujet de cette thèse. Les situations complexes s'expliquent souvent par l'interaction entre des informations sensorielles, internes et motrices. Des activités unitaires dénommées sélectivité mixte, qui sont très présentes dans le cortex préfrontal (CPF), sont un mécanisme possible pour représenter n'importe quelle interaction entre des informations. En parallèle, le Reservoir Computing a démontré que des réseaux récurrents ont la propri
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Buniet, Laurent. "Traitement automatique de la parole en milieu bruité : étude de modèles connexionnistes statiques et dynamiques." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00629285.

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Abstract:
Les recherches effectuées dans le domaine de la reconnaissance automatique de la parole (RAP) permettent d'envisager un éventail toujours plus large d'applications industrielles ou grand public. Cependant, la compréhension des mécanismes de production et de reconnaissance de la parole par l'Homme ne suffit pas en elle-même pour élaborer effectivement les dites applications. Les conditions de laboratoire qui ont prévalues lors de l'enregistrement des premiers corpus de parole utilisés à des fins de recherches sont en effet très différentes des conditions réelles que l'on rencontre généralement
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Al, Hajj Hassan. "Video analysis for augmented cataract surgery." Thesis, Brest, 2018. http://www.theses.fr/2018BRES0041/document.

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Abstract:
L’ère numérique change de plus en plus le monde en raison de la quantité de données récoltées chaque jour. Le domaine médical est fortement affecté par cette explosion, car l’exploitation de ces données est un véritable atout pour l’aide à la pratique médicale. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser les vidéos chirurgicales dans le but de créer un système de chirurgie assistée par ordinateur. Nous nous intéressons principalement à reconnaître les gestes chirurgicaux à chaque instant afin de fournir aux chirurgiens des recommandations et des informations pertinentes. Pour ce faire, l’objec
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Boutin, Victor. "Etude d’un algorithme hiérarchique de codage épars et prédictif : vers un modèle bio-inspiré de la perception visuelle." Thesis, Aix-Marseille, 2020. http://www.theses.fr/2020AIXM0028.

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Abstract:
La représentation concise et efficace de l'information est un problème qui occupe une place centrale dans l'apprentissage machine. Le cerveau, et plus particulièrement le cortex visuel, ont depuis longtemps trouvé des solutions performantes et robustes afin de résoudre un tel problème. A l'échelle locale, le codage épars est l'un des mécanismes les plus prometteurs pour modéliser le traitement de l'information au sein des populations de neurones dans le cortex visuel. A l'échelle structurelle, le codage prédictif suggère que les signaux descendants observés dans le cortex visuel modulent l'act
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Swaileh, Wassim. "Des modèles de langage pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite." Thesis, Normandie, 2017. http://www.theses.fr/2017NORMR024/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur le développement d'une chaîne de traitement complète pour réaliser des tâches de reconnaissance d'écriture manuscrite non contrainte. Trois difficultés majeures sont à résoudre: l'étape du prétraitement, l'étape de la modélisation optique et l'étape de la modélisation du langage. Au stade des prétraitements il faut extraire correctement les lignes de texte à partir de l'image du document. Une méthode de segmentation itérative en lignes utilisant des filtres orientables a été développée à cette fin. La difficulté dans l’étape de la modélisation optique vient de la diversit
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Haykal, Vanessa. "Modélisation des séries temporelles par apprentissage profond." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4019.

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Abstract:
La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage profond. Il est bien connu que si les relations entre les données sont temporelles, il est difficile de les analyser et de les prévoir avec précision en raison des tendances non linéaires et du bruit présent, spécifiquement pour les séries financières et électriques. A partir de ce contexte, nous proposons une nouvelle architecture de réduction de bruit qui modélise des séries d’erreurs récursives pour améliorer les prévisions.
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Etienne, Caroline. "Apprentissage profond appliqué à la reconnaissance des émotions dans la voix." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS517.

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Abstract:
Mes travaux de thèse s'intéressent à l'utilisation de nouvelles technologies d'intelligence artificielle appliquées à la problématique de la classification automatique des séquences audios selon l'état émotionnel du client au cours d'une conversation avec un téléconseiller. En 2016, l'idée est de se démarquer des prétraitements de données et modèles d'apprentissage automatique existant au sein du laboratoire, et de proposer un modèle qui soit le plus performant possible sur la base de données audios IEMOCAP. Nous nous appuyons sur des travaux existants sur les modèles de réseaux de neurones pr
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Guerra, Jonathan. "Optimisation multi-objectif sous incertitudes de phénomènes de thermique transitoire." Thesis, Toulouse, ISAE, 2016. http://www.theses.fr/2016ESAE0024/document.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est la résolution d’un problème d’optimisation multi-objectif sous incertitudes en présence de simulations numériques coûteuses. Une validation est menée sur un cas test de thermique transitoire. Dans un premier temps, nous développons un algorithme d'optimisation multi-objectif basé sur le krigeage nécessitant peu d’appels aux fonctions objectif. L'approche est adaptée au calcul distribué et favorise la restitution d'une approximation régulière du front de Pareto complet. Le problème d’optimisation sous incertitudes est ensuite étudié en considérant des mesures de ro
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