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  1. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Réseaux de Neurones à Impulsions SNN'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Réseaux de Neurones à Impulsions SNN"

1

Spyrou, Theofilos. "Functional safety and reliability of neuromorphic computing systems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS118.

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Abstract:
L'essor récent de l'intelligence artificielle (IA) a trouvé un large éventail d'applications qui l'intègrent essentiellement dans presque tous les domaines de notre vie. Avec une telle intégration, il est raisonnable que des préoccupations surgissent. Celles-ci doivent être éliminées avant l'utilisation de l'IA sur le terrain, en particulier dans les applications critiques en termes de mission et de sécurité, comme les véhicules autonomes. Les réseaux neuronaux à impulsions (Spiking Neural Networks, SNNs), bien que d'inspiration biologique, n'héritent que partiellement des remarquables capacit
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2

Godin, Christelle. "Contributions à l'embarquabilité et à la robustesse des réseaux de neurones en environnement radiatif : apprentissage constructif : neurones à impulsions." École nationale supérieure de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse ; 1972-2007), 2000. http://www.theses.fr/2000ESAE0013.

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Abstract:
Les réseaux de neurones et plus particulièrement les perceptrons multi-couches sont aujourd'hui largement utilisés pour des tâches de classification. L'environnement radiatif, hostile pour les équipements électroniques, provoque des modifications de leur fonctionnement. Cette thèse explore deux voies dans le but d'obtenir des réseaux de neurones robustes destinés à être embarqués dans des systèmes fonctionnant en environnement radiatif. La première approche est basée sur un nouvel algorithme d'apprentissage constructif, appelé NetLS, qui est une généralisation des algorithmes NetLines et Net S
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3

Soula, Hédi. "Dynamique et plasticité dans les réseaux de neurones à impulsions : étude du couplage temporel réseau / agent / environnement." Lyon, INSA, 2005. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2005ISAL0056/these.pdf.

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Abstract:
Dans ce travail, une approche de "vie artificielle" est utilisée pour étudier le support neural des comportements. Un comportement est issu d'une bonne adéquation entre le système de contrôle, les capacités sensori-motrices de l'agent et de l'environnement. Dans un paradigme dynamique, un comportement est ainsi un attracteur dans l'espace perception/action - composé de la dynamique interne du contrôleur et de celle obtenue par l'évolution de l'agent. La dynamique neurale est à l'origine de la dynamique interne. L'apprentissage de comportement revient donc à coupler ces deux dynamiques. Nous in
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4

Buhry, Laure. "Estimation de paramètres de modèles de neurones biologiques sur une plate-forme de SNN (Spiking Neural Network) implantés "insilico"." Thesis, Bordeaux 1, 2010. http://www.theses.fr/2010BOR14057/document.

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Abstract:
Ces travaux de thèse, réalisés dans une équipe concevant des circuits analogiques neuromimétiques suivant le modèle d’Hodgkin-Huxley, concernent la modélisation de neurones biologiques, plus précisément, l’estimation des paramètres de modèles de neurones. Une première partie de ce manuscrit s’attache à faire le lien entre la modélisation neuronale et l’optimisation. L’accent est mis sur le modèle d’Hodgkin- Huxley pour lequel il existait déjà une méthode d’extraction des paramètres associée à une technique de mesures électrophysiologiques (le voltage-clamp) mais dont les approximations success
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5

Buhry, Laure. "Estimation de paramètres de modèles de neurones biologiques sur une plate-forme de SNN (Spiking Neural Network) implantés "in silico"." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00561396.

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Abstract:
Ces travaux de thèse, réalisés dans une équipe concevant des circuits analogiques neuromimétiques suivant le modèle d'Hodgkin-Huxley, concernent la modélisation de neurones biologiques, plus précisément, l'estimation des paramètres de modèles de neurones. Une première partie de ce manuscrit s'attache à faire le lien entre la modélisation neuronale et l'optimisation. L'accent est mis sur le modèle d'Hodgkin- Huxley pour lequel il existait déjà une méthode d'extraction des paramètres associée à une technique de mesures électrophysiologiques (le voltage-clamp) mais dont les approximations success
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Firmin, Thomas. "Parallel hyperparameter optimization of spiking neural networks." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2025. http://www.theses.fr/2025ULILB004.

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Abstract:
Les Réseaux de Neurones Artificiels (RNAs) sont des modèles prédictifs permettant de résoudre certaines tâches complexes par un apprentissage automatique. Depuis ces trois dernières décennies, les RNAs ont connu de nombreuses avancées majeures. Notamment avec les réseaux de convolution ou les mécanismes d'attention. Ces avancées ont permis le développement de la reconnaissance d'images, des modèles de langage géants ou de la conversion texte-image.En 1943, les travaux de McCulloch et Pitt sur le neurone formel faciliteront la naissance des premiers RNAs appelés perceptrons, et décrits pour la
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7

Wu, Jiaming. "A modular dynamic Neuro-Synaptic platform for Spiking Neural Networks." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASP145.

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Abstract:
Que le réseau de neurones soit biologique ou artificiel, il possède une unité de calcul fondamentale : le neurone. Ces neurones, interconnectés par des synapses, forment ainsi des réseaux complexes qui permettent d’obtenir une pluralité de fonctions. De même, le réseau de neurones neuromorphique, ou plus généralement les ordinateurs neuromorphiques, nécessitent également ces deux éléments fondamentaux que sont les neurones et les synapses. Dans ce travail, nous introduisons une unité matérielle neuro-synaptique à impulsions, inspirée de la biologie et entièrement réalisée avec des composants é
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8

Faouzi, Johann. "Machine learning to predict impulse control disorders in Parkinson's disease." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS048.

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Abstract:
Les troubles du contrôle de l'impulsivité sont une classe de troubles psychiatriques caractérisés par des difficultés dans la maîtrise de ses émotions, pensées et comportements. Ces troubles sont courants dans la maladie de Parkinson et associés à une baisse de la qualité de vie des patients ainsi qu'à une augmentation de la charge des aidants. Pouvoir prédire quels sont les sujets les plus à risque de développer ces troubles et quand ces troubles apparaissent est de grande importance. L'objectif de cette thèse est d'étudier les troubles du contrôle de l'impulsivité dans la maladie de Parkinso
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9

Jouni, Zalfa. "Analog spike-based neuromorphic computing for low-power smart IoT applications." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST114.

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Abstract:
Avec l'expansion de l'Internet des objets (IoT) et l'augmentation des appareils connectés et des communications complexes, la demande de technologies de localisation précises et économes en énergie s'est intensifiée. Les techniques traditionnelles de machine learning et d'intelligence artificielle (IA) offrent une haute précision dans la localisation par radiofréquence (RF), mais au prix d'une complexité accrue et d'une consommation d'énergie élevée. Pour relever ces défis, cette thèse explore le potentiel de l'informatique neuromorphique, inspirée par les mécanismes du cerveau, pour permettre
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10

Thiele, Johannes C. "Deep learning in event-based neuromorphic systems." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS403/document.

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Abstract:
Inférence et apprentissage dans les réseaux de neurones profonds nécessitent une grande quantité de calculs qui, dans beaucoup de cas, limite leur intégration dans les environnements limités en ressources. Les réseaux de neurones évènementiels de type « spike » présentent une alternative aux réseaux de neurones artificiels classiques, et promettent une meilleure efficacité énergétique. Cependant, entraîner les réseaux spike demeure un défi important, particulièrement dans le cas où l’apprentissage doit être exécuté sur du matériel de calcul bio-inspiré, dit matériel neuromorphique. Cette thèse
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