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Dissertations / Theses on the topic 'Réseaux de neurones artificiels'

Author: Grafiati
Published: 23 September 2022
Last updated: 31 July 2025

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Metz, Clément. "Codages optimisés pour la conception d'accélérateurs matériels de réseaux de neurones profonds." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST190.

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Abstract:
Par leurs domaines d'application très divers (santé, énergie, défense, finance, navigation autonome...), les réseaux de neurones constituent une composante importante des outils d'apprentissage automatique. Les performances des réseaux de neurones sont grandement influencées par la complexité de leur architecture en nombre de couches, de neurones et de connexions. Mais l'entraînement et l'inférence de réseaux de plus en plus grands implique une sollicitation croissante de ressources matérielles et des temps de calcul plus longs. A l'inverse, leur portabilité se retrouve bridée sur des systèmes
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2

Mignacco, Francesca. "Statistical physics insights on the dynamics and generalisation of artificial neural networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASP074.

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Abstract:
L'apprentissage machine est une technologie désormais omniprésente dans notre quotidien. Toutefois, ce domaine reste encore largement empirique et ses enjeux scientifiques manquent d'une compréhension théorique profonde. Cette thèse se penche vers la découverte des mécanismes sous-tendant l'apprentissage dans les réseaux de neurones artificiels à travers le prisme de la physique statistique. Dans une première partie, nous nous intéressons aux propriétés statiques des problèmes d'apprentissage, que nous introduisons au chapitre 1.1. Dans le chapitre 1.2, nous considérons la classification d'un
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Chevallier, Sylvain. "Implémentation d'un système préattentionnel avec des neurones impulsionnels." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00472849.

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Abstract:
Les neurones impulsionnels prennent en compte une caractéristique fondamentale des neurones biologiques : la capacité d'encoder l'information sous forme d'événements discrets. Nous nous sommes intéressés à l'apport de ce type de modèles dans le cadre de la vision artificielle, dont les contraintes nous ont orienté vers le choix de modèles simples, adaptés à la rapidité de traitement requise. Nous décrivons une architecture de réseaux pour encoder et extraire des saillances utilisant la discrétisation induite par les neurones impulsionnels. La carte de saillances est obtenue à partir de la combi
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4

Wenzek, Didier. "Construction de réseaux de neurones." Phd thesis, Grenoble INPG, 1993. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00343569.

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Abstract:
La dénomination de réseaux de neurones recouvre tout un ensemble de méthodes de calcul dont le point commun est de décrire le calcul d'une solution a un probleme comme la recherche d'un état d'équilibre par un ensemble de cellules simples inter-agissant entre elles via un réseau de connections paramétrées. L'approche usuelle, pour obtenir un réseau de neurones ayant un comportement souhaite, consiste a tester sur des exemples un réseau choisi a priori et a modifier ses paramètres de contrôle jusqu'à ce que l'on obtienne un comportement satisfaisant. La difficulté de ces méthodes est que leur s
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5

Tsopze, Norbert. "Treillis de Galois et réseaux de neurones : une approche constructive d'architecture des réseaux de neurones." Thesis, Artois, 2010. http://www.theses.fr/2010ARTO0407/document.

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Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels connaissent des succès dans plusieurs domaines. Maisles utilisateurs des réseaux de neurones sont souvent confrontés aux problèmes de définitionde son architecture et d’interprétabilité de ses résultats. Plusieurs travaux ont essayé d’apporterune solution à ces problèmes. Pour les problèmes d’architecture, certains auteurs proposentde déduire cette architecture à partir d’un ensemble de connaissances décrivant le domaine duproblème et d’autres proposent d’ajouter de manière incrémentale les neurones à un réseauayant une taille initiale minimale. Les solution
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Voegtlin, Thomas. "Réseaux de neurones et auto-référence." Lyon 2, 2002. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2002/voegtlin_t.

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Abstract:
Le sujet de cette thèse est l'étude d'une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisés pour réseaux de neurones récurrents. Dans la 1ere partie (chap. 1 à 4), je présente plusieurs algorithmes, basés sur un même principe d'apprentissage : l'auto-référence. L'apprentissage auto-référent n'implique pas l'optimisation d'un critère objectif (comme une fonction d'erreur), mais il fait intervenir une fonction subjective, qui dépend de ce que le réseau a déjà appris. Un exemple de réseau supervisé basé sur ce principe est le Simple Recurrent Netword d'Elman (1990). Dans ce cas, l'auto-référenc
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Teytaud, Olivier. "Apprentissage, réseaux de neurones et applications." Lyon 2, 2001. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2001/teytaud_o.

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Abstract:
Les fondements théoriques de l'apprentissage sont en grande partie posés. Comme la calculabilité est venue à maturité en s'orientant vers la complexité, l'apprentissage mûrit face à des résultats négatifs forts qui rendent sans espoir la quête d'algorithmes universels, efficaces pour toute donnée. Vraisemblablement les grandes avancées à venir seront (a) soit dans des domaines connexes où l'étude théorique a moins été poussée, (b) soit moins philosophiques et plus concrètes (théorique à préoccupations algorithmiques, représentation de données structurées, implémentation physique, modularité),
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8

Côté, Marc-Alexandre. "Réseaux de neurones génératifs avec structure." Thèse, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10489.

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Abstract:
Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative. Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neuron
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9

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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Brette, Romain. "Modèles Impulsionnels de Réseaux de Neurones Biologiques." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005340.

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Abstract:
Les neurosciences computationnelles sont traditionnellement dominées par la conception selon laquelle les neurones codent l'information à travers leur fréquence de décharge. Récemment, les observations expérimentales de synchronisation neuronale ont motivé un renouveau du point de vue impulsionnel, selon lequel la structure temporelle des décharges est pertinente. Les modèles impulsionnels étant moins bien compris que leurs homologues fréquentiels, nous commençons par établir des résultats théoriques généraux, qui nous permettent en particulier de montrer que les modèles impulsionnels réponden
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Tardif, Patrice. "Autostructuration des réseaux de neurones avec retards." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24240/24240.pdf.

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Maktoobi, Sheler. "Couplage diffractif pour réseaux de neurones optiques." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCD019.

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Abstract:
Les réseaux photoniques à haute performance peuvent être considérés comme des supports pour les futurs systèmes de calcul. Contrairement à l'électronique, les systèmes photoniques offrent des avantages intéressants, par exemple la possibilité de réaliser des réseaux complètement parallèles. Récemment, les réseaux de neurones ont attiré l'attention de la communauté photonique. L'une des difficultés les plus importantes, en matière de réseaux photoniques parallèles à grande échelle, est la réalisation des connexions. La diffraction est exploitée ici comme méthode pour traiter les connexions entr
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Ouali, Jamel. "Architecture intégrée flexible pour réseaux de neurones." Grenoble INPG, 1991. http://www.theses.fr/1991INPG0035.

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Abstract:
Ayant rappelé brièvement quelques réalisations matérielles de réseaux de neurones artificiels dans un premier chapitre cette thèse propose une architecture distribuée, synchrone fondée sur l'existence d'un processeur neurone autonome. Ce processeur pourra être personnalise suivant les caractéristiques du réseaux de neurones a implanter et pourra être connecte a d'autres neurones pour former un réseau de structure et de dimension fixées. Ce neurone se présente comme un circuit dédié fabrique dans un temps court dans un environnement du type compilateur de silicium. Un tel neurone a été conçu et
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Bigot, Pascal. "Utilisation des réseaux de neurones pour la télégestion des réseaux techniques urbains." Lyon 1, 1995. http://www.theses.fr/1995LYO10036.

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Abstract:
La telegestion des reseaux techniques urbains fait appel a des techniques de reconnaissance de formes: etant donnee une image de l'etat du reseau, determiner si il fonctionne correctement ou non. Une methode employee pour resoudre ce type de probleme fait appel aux reseaux de neurones. Nous definissons une methodologie de construction de l'architecture employee afin d'obtenir des capacites de generalisation satisfaisantes. On s'oriente vers un reseau multicouches et l'algorithme de retropropagation du gradient. Nous precisons aussi une methodologie d'elaboration des bases d'apprentissage qui t
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Koiran, Pascal. "Puissance de calcul des réseaux de neurones artificiels." Lyon 1, 1993. http://www.theses.fr/1993LYO19003.

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Abstract:
Depuis quelques annees on s'est beaucoup interesse a la resolution de problemes d'ingenierie avec des reseaux de neurones artificiels (par exemple en reconnaissance de formes, robotique, prediction de series temporelles, optimisation. . . ). La plupart de ces travaux sont de nature empirique, et ne comportent que peu ou pas du tout d'analyse mathematique rigoureuse. Cette these se situe dans une perspective tout-a-fait differente: il s'agit d'etudier les relations entre les reseaux de neurones et les modeles de calculs classiques ou moins classiques de l'informatique theorique (automates finis
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Graïne, Slimane. "Inférence grammaticale régulière par les réseaux de neurones." Paris 13, 1994. http://www.theses.fr/1994PA132020.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous proposons: - une méthode pour la simulation des automates finis par les réseaux de neurones (chapitre 4), - une méthode pour la reconnaissance des grammaires hors contexte et des grammaires stochastiques hors contexte par les réseaux de neurones (chapitre (5), - deux méthodes pour l'apprentissage des langages réguliers par les réseaux de neurones (chapitre 6). Les chapitres 2 et 3 présentent respectivement les réseaux de neurones et le problème de l'inférence grammaticale. Les chapitres 1 et 7 respectivement consacrés à l'introduction et à la conclusion.
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Le, Fablec Yann. "Prévision de trajectoires d'avions par réseaux de neurones." Toulouse, INPT, 1999. http://www.theses.fr/1999INPT034H.

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Abstract:
La prévision de trajectoires d'avions est un problème crucial pour les systèmes de gestion du traffic aérien. Des méthodes de prévision utilisant des modélisations d'avion existent déjà mais nécessitent beaucoup de paramètres en n'offrant qu'une précision moyenne. C'est pourquoi nous développons une nouvelle approche nútilisant que peu d'informations initiales. La méthode choisie est basée sur l'utilisation de réseaux de neurones auxquels on fait apprendre un ensemble de trajectoires avant de les utiliser pour en prédire de nouvelles. Nous développons trois méthodes différentes qui permettent
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Corne, Christophe. "Parallélisation de réseaux de neurones sur architecture distribuée." Mulhouse, 1999. http://www.theses.fr/1999MULH0583.

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Abstract:
Notre étude a pour objectif d'établir le rôle prépondérant que peuvent avoir les techniques parallèles dans la résolution de calculs complexes utilisant des réseaux de neurones. Nous présentons les différents modèles de réseaux de neurones afin d'évaluer leur adaptabilité au parallélisme et de retenir la meilleure méthode de parallélisation. La structure choisie est basée sur l'algorithme neuromimétique Self-Organizing Map (SOM). Nous parallélisons cet algorithme sur différents types de plate-formes à architecture distribuée, l'une d'entre elles étant un réseau de stations de travail. Nous pré
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Fernandez, Brillet Lucas. "Réseaux de neurones CNN pour la vision embarquée." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM043.

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Abstract:
Pour obtenir des hauts taux de détection, les CNNs requièrent d'un grand nombre de paramètres à stocker, et en fonction de l'application, aussi un grand nombre d'opérations. Cela complique gravement le déploiement de ce type de solutions dans les systèmes embarqués. Ce manuscrit propose plusieurs solutions à ce problème en visant une coadaptation entre l'algorithme, l'application et le matériel.Dans ce manuscrit, les principaux leviers permettant de fixer la complexité computationnelle d'un détecteur d'objets basé sur les CNNs sont identifiés et étudies. Lorsqu'un CNN est employé pour détecter
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He, Bing. "Estimation paramétrique du signal par réseaux de neurones." Lille 1, 2002. https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/Th_Num/2002/50376-2002-75.pdf.

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Pompougnac, Hugo. "Spécification et compilation de réseaux de neurones embarqués." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS436.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous proposons une approche pour spécifier et compiler conjointement les aspects Calcul Haute Performance (HPC) et Temps-Réel Embarqué (RTE) d’un même système. Notre approche est fondée sur une intégration formelle, algorithmique et outillée entre deux formalismes sous-tendant une bonne partie des travaux en HPC et en RTE : le formalisme SSA et le langage flot de données synchrone Lustre. Le formalisme SSA est au cœur de bon nombre de compilateurs HPC, dont ceux employés par les frameworks d'apprentissage machine tels TensorFlow ou PyTorch. Le langage Lustre est au cœur des p
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Bénédic, Yohann. "Approche analytique pour l'optimisation de réseaux de neurones artificiels." Phd thesis, Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00605216.

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Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels sont nés, il y a presque cinquante ans, de la volonté de modéliser les capacités de mémorisation et de traitement du cerveau biologique. Aujourd'hui encore, les nombreux modèles obtenus brillent par leur simplicité de mise en œuvre, leur puissance de traitement, leur polyvalence, mais aussi par la complexité des méthodes de programmation disponibles. En réalité, très peu d'entre-elles sont capables d'aboutir analytiquement à un réseau de neurones correctement configuré. Bien au contraire, la plupart se " contentent " d'ajuster, petit à petit, une ébauche de ré
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Gatet, Laurent. "Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2007. http://oatao.univ-toulouse.fr/7595/1/gatet.pdf.

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Abstract:
Grandes lignes : Un réseau de neurones est une architecture paramétrable composée de plusieurs modules appelés neurones. Ils peuvent être utilisés pour compenser des variations non souhaitées de certains phénomènes physiques ou pour effectuer des tâches de discrimination. Un réseau de neurones a été intégré en technologie CMOS basse tension pour être implanté au sein d'un télémètre laser par déphasage. Deux études ont été menées en parallèle. La première consiste à lever l'indétermination sur la mesure de distance déduite de la mesure de déphasage. La seconde étude permet la classification de
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Robitaille, Benoît. "Contrôle adaptatif par entraînement spécialisé de réseaux de neurones." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp02/NQ35778.pdf.

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Ducom, Jean-Christophe. "Codage temporel et apprentissage dans les réseaux de neurones." Aix-Marseille 1, 1996. http://www.theses.fr/1996AIX11041.

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Abstract:
Nous rappelons dans un premier temps quelques bases de neurobiologie sur les caracteristiques et les proprietes du neurone, ainsi que sur l'organisation generale des neurones dans le cerveau. Ceci nous amene par la suite a reconsiderer les modeles classiques de reseaux de neurones formels, a cause de leur manque de realisme et de leur incapacite a resoudre certains problemes, tels que la segmentation et le liage d'attributs visuels. Or, de recentes experiences sur le traitement de stimuli par le cortex visuel exhibent un nouveau type de codage de l'information, base sur les relations temporell
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Benaïm, Michel. "Dynamiques d'activation et dynamiques d'apprentissage des réseaux de neurones." Toulouse, ENSAE, 1992. http://www.theses.fr/1992ESAE0001.

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Abstract:
L'objet principal de cette these est d'etudier de facon rigoureuse un modele temps-reel de reseau de neurones. La description mathematique complete d'un modele temps-reel requiert la donnee de trois dynamiques: la dynamique d'activation ou dynamique des memoires a court terme qui determine l'evolution des etats d'activation des unites. La dynamique des poids ou dynamique des memoires a long terme qui determine l'evolution des vecteurs poids selon une regle d'apprentissage ou un mecanisme d'auto-organisation. Une dynamique exogene qui decrit l'evolution des stimuli exterieurs au reseau et que n
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Aupetit, Michaël. "Approximation de variétés par réseaux de neurones auto-organisés." Grenoble INPG, 2001. http://www.theses.fr/2001INPG0128.

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Abstract:
Les problèmes de discrimination, de classification, d'approximation de fonctions, de diagnostic ou de commande qui se posent notamment dans le domaine du génie industriel, peuvent se ramener à un problème d'approximation de variétés. Nous proposons une méthode d'approximation de variétés sous-jacentes à une distribution de données, basée sur une approche connexionniste auto-organisée et procédant en trois étapes : un positionnement de représentants de la distribution par des techniques de quantification vectorielle permet d'obtenir un modèle discret, un apprentissage de la topologie de cette d
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Jiang, Fei. "Optimisation de la topologie de grands réseaux de neurones." Paris 11, 2009. http://www.theses.fr/2009PA112211.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse, nous présentons notre étude concernant l'influence de la topologie sur les performances d'apprentissage des réseaux de neurones à topologie complexe. Trois réseaux de neurones différents ont été étudiés : le classique « Self-Organizing Maps » (SOM) avec topologie non-régulière complexe, le « Echo States Network » (ESN) et le « Standard Model Features » (SMF). Dans chaque cas, nous avons commencé par comparer les performances de différentes topologies pour la même tâche. Nous avons ensuite essayé d'optimiser la topologie de certains réseaux de neurones afin d'améliorer ces per
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Alvado, Ludovic. "Neurones artificiels sur silicium : une évolution vers les réseaux." Bordeaux 1, 2003. http://www.theses.fr/2003BOR12674.

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Abstract:
Cette thèse décrit une nouvelle approche pour la modélisation de réseaux de neurones biologiques. Cette approche utilise des circuits intégrés analogiques spécifiques (ASIC) dans lesquels le formalisme de Hodgkin-Huxley est implémenté dans le but de réaliser des réseaux de neurones artificiels de densité moyenne et biologiquement réaliste. Elle aborde aussi les problèmes de disparités entre composants et le choix d&rsquo;une structure optimisée pour l&rsquo;utilisation en réseau<br>This thesis describes a new approach for modelling biological neuron networks. This approach uses analogue specif
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Biela, Philippe. "Classification automatique d'observations multidimensionnelles par réseaux de neurones compétitifs." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-469.pdf.

Full text
Abstract:
L'objet du travail présenté dans ce mémoire est la classification d'observations multidimensionnelles à l'aide d'outils connexionistes appelés réseaux de neurones compétitifs. Le premier chapitre expose les principales techniques dites classique dédiées à la classification automatique d'un ensemble d'observations. Le second chapitre positionne le champ d'investigation de nos recherches dans le domaine de la classification automatique par réseaux de neurones. Nous y présentons quelques développements récents faits en classification dans le domaine cognitif en distinguant les techniques probabil
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Elhor, Noureddine. "Suivi de fonctionnement d'une éolienne par réseaux de neurones." Lille 1, 2000. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2000/50376-2000-57.pdf.

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Abstract:
Nous presentons une approche de suivi de fonctionnement d'un systeme aerogenerateur par analyse des signaux de vibration observes sur des fenetres temporelles glissantes. En particulier, nous sommes interesses par la surveillance du multiplicateur et de la generatrice elements sensibles sur lesquels nous avons installe des capteurs de vibration. Puisqu'il est difficile voire dangereux de creer des defauts sur une machine en pleine production, les signaux qui nous ont ete disponibles sont ceux du fonctionnement normal. Notre demarche a consiste alors a caracteriser ce fonctionnement par des spe
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Chakik, Fadi El. "Maximum d'entropie et réseaux de neurones pour la classification." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0091.

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Abstract:
Cette these s'inscrit dans le cadre de la classification. Elle porte particulierement sur l'etude des methodes basees sur le principe du maximum d'entropie (maxent). Ces approches ont ete utilisees dans le laboratoire leibniz, par exemple, pour apprendre des comportements a un robot autonome. Le but du travail a ete de comparer cette approche a celles basees sur des reseaux de neurones. Une analyse theorique de la classification a permis de montrer qu'il existe une equivalence entre le maxent et l'apprentissage hebbien des reseaux neuronaux. Apprendre les valeurs des poids de ces derniers est
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Demartines, Pierre. "Analyse de données par réseaux de neurones auto-organisés." Grenoble INPG, 1994. http://www.theses.fr/1994INPG0129.

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Abstract:
Chercher a comprendre des donnees, c'est souvent chercher a trouver de l'information cachee dans un gros volume de mesures redondantes. C'est chercher des dependances, lineaires ou non, entre les variables observees pour pouvoir resumer ces dernieres par un petit nombre de parametres. Une methode classique, l'analyse en composantes principales (acp), est abondamment employee dans ce but. Malheureusement, il s'agit d'une methode exclusivement lineaire, qui est donc incapable de reveler les dependances non lineaires entre les variables. Les cartes auto-organisantes de kohonen sont des reseaux de
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Bouchereau, Maxime. "Modélisation de phénomènes hautement oscillants par réseaux de neurones." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS034.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l’application du Machine Learning à l’étude d’équations différentielles fortement oscillantes. Plus précisément, on s’intéresse à une manière d’approcher de manière précise et avec le moins de calculs possible la solution d’une équation différentielle en s’aidant de réseaux de neurones. Tout d’abord, le cas autonome est étudié, où les propriétés de l’analyse rétrograde et des réseaux de neurones sont utilisés afin d’améliorer des méthodes numériques existantes, puis une généralisation au cas fortement oscillant est proposée afin d’améliorer un schéma numérique d’ordre un
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Oussar, Yacine. "Réseaux d'ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 1998. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00000677.

Full text
Abstract:
Durant les dix dernières années, les réseaux de neurones à fonctions sigmoïdales ont connu de grands succès dans de nombreux domaines. Associés à des algorithmes d'apprentissage efficaces, ils constituent un puissant outil de modélisation non linéaire de processus, grâce à leur propriété d'approximation universelle parcimonieuse. Ce travail de thèse propose une mise en uvre de réseaux d'ondelettes, alternative possible aux réseaux de neurones, pour la modélisation statique et dynamique. Les ondelettes sont une famille de fonctions issues du traitement du signal et de l'image, dont il a été réc
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Bissery, Christophe. "La détection centralisée des fuites sur les réseaux d'eau potable par réseaux de neurones." Lyon, INSA, 1994. http://www.theses.fr/1994ISAL0112.

Full text
Abstract:
On assiste depuis quelques années, sous la pression de l'environnement, à un changement de perception du risque de dysfonctionnement des systèmes techniques et en particulier des réseaux d'eau potable. Le risque nul n'existe pas et il faut donc apprendre à le gérer. C'est dans ce cadre qu'émerge le besoin de détection centralisée des fuites sur les réseaux d'eau potable, les fuites qui représentent une part importante du risque de dysfonctionnement de la distribution d'eau. Ce travail de recherche propose un système de détection centralisée des fuites sur les réseaux d'eau potable à base de ré
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Basterrech, Sebastián. "Apprentissage avec les réseaux de neurones aléatoires et les machines de calcul avec réservoir de neurones." Rennes 1, 2012. http://www.theses.fr/2012REN1S178.

Full text
Abstract:
Au cours de ces dernières années, un nouveau paradigme a été introduit dans le domaine de l'apprentissage automatique sous le nom de Reservoir Computing (RC). La croissance de ces méthodes a été rapide en raison de leur succès dans la résolution de problèmes d'apprentissage automatique et dans d'autres applications informatiques. L'une des premières méthodes de RC proposée a été le modèle Echo State Network (ESN). Dans cette thèse nous avons conçu une nouvelle technique d'initialisation du modèle ESN, qui est basée sur des cartes topographiques. Dans les années 80s, un nouvel outil d'apprentis
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Krauth, Werner. "Physique statistique des réseaux de neurones et de l'optimisation combinatoire." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 1989. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011866.

Full text
Abstract:
Dans la première partie nous étudions l'apprentissage et le rappel dans des réseaux de neurones à une couche (modèle de Hopfield). Nous proposons un algorithme d'apprentissage qui est capable d'optimiser la 'stabilité', un paramètre qui décrit la qualité de la représentation d'un pattern dans le réseau. Pour des patterns aléatoires, cet algorithme permet d'atteindre la borne théorique de Gardner. Nous étudions ensuite l'importance dynamique de la stabilité et d'un paramètre concernant la symétrie de la matrice de couplages. Puis, nous traitons le cas où les couplages ne peuvent prendre que deu
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Personnaz, Léon. "Etude des réseaux de neurones formels : conception, propriétés et applications." Paris 6, 1986. http://www.theses.fr/1986PA066569.

Full text
Abstract:
Etude de l'application des réseaux de neurones à résoudre des problèmes de classification et de reconnaissance de formes. Définition des conditions que les réseaux de neurones doivent satisfaire pour être efficaces. Evaluation des aspects fondamentaux des mécanismes d'apprentissage
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Mercier, David. "Hétéro-association de signaux audio-vidéo par réseaux de neurones." Rennes 1, 2003. http://www.theses.fr/2003REN10009.

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Abstract:
Ce travail de thèse poursuit la définition de la méthodologie d'utilisation des STANN en abordant deux problématiques importantes : la génération de signaux impulsionnels et l'utilisation de plusieurs modalités. Dans un premier temps, nous proposons une méthode de conversion automatique des informations continues en impulsions. Elle permet d'utiliser ces réseaux de neurones avec les mêmes prétraitements classiques que ceux utilisés avec d'autres outils comme les HMM. Puis nous effectuons une étude sur la fusion des modalités avec ce modèle spatio-temporel. De légères modifications des architec
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Puechmorel, Stéphane. "Réseaux de neurones et optimisation globale en analyse temps-fréquence." Toulouse, INPT, 1994. http://www.theses.fr/1994INPT105H.

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Abstract:
Dans de nombreux domaines du traitement du signal, il est necessaire d'estimer la frequence instantanee de signaux se presentant comme une somme de composantes elementaires modulees en frequence. Apres un bref rappel des methodes temps-frequence classiques, de nouveaux algorithmes utilisant les reseaux de neurones et des techniques d'optimisation globale sont presentes. En particulier, une nouvelle classe de reseaux a apprentissage non supervise adaptes a l'analyse temps-frequence est decrite en detail. De meme, une approche basee sur des operateurs integraux lineaires couplee a un algorithme
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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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Chevallier, Julien. "Modélisation de grands réseaux de neurones par processus de Hawkes." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016AZUR4051/document.

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Abstract:
Comment fonctionne le cerveau ? Peut-on créer un cerveau artificiel ? Une étape essentielle en vue d'obtenir une réponse à ces questions est la modélisation mathématique des phénomènes à l'œuvre dans le cerveau. Ce manuscrit se focalise sur l'étude de modèles de réseaux de neurones inspirés de la réalité.Cette thèse se place à la rencontre entre trois grands domaines des mathématiques - l'étude des équations aux dérivées partielles (EDP), les probabilités et la statistique - et s'intéresse à leur application en neurobiologie. Dans un premier temps, nous établissons les liens qui existent entre
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Carrillo, Hernan. "Colorisation d'images avec réseaux de neurones guidés par l'intéraction humaine." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0016.

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Abstract:
La colorisation est le processus qui consiste à ajouter des couleurs aux images en niveaux de gris. C’est une tâche importante dans la communauté de l’édition d’images et de l’animation. Bien que des méthodes de colorisation automatique existent, elles produisent souvent des résultats insatisfaisants en raison de défauts tels que le débordement de couleur, l’incohérence, des couleurs non naturelles et la nature non trivial du problème. Par conséquent, une intervention manuelle est souvent nécessaire pour obtenir le résultat souhaité. En conséquence, il y a un intérêt croissant à automatiser le
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Oudjail, Veïs. "Réseaux de neurones impulsionnels appliqués à la vision par ordinateur." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2022. http://www.theses.fr/2022ULILB048.

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Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont devenus des techniques incontournables en vision par ordinateur, cette tendance ayant débuté lors du challenge ImageNet de 2012. Cependant, ce succès s'accompagne d'un coût humain non-négligeable pour l'étiquetage manuel des données, très important dans l'apprentissage des modèles et d'un coût énergétique élevé causé par le besoin de ressources de calcul importantes. Les réseaux de neurones impulsionnels (Spiking Neural Network, SNN) apportent des solutions à ces problématiques. C'est une classe particulière des RNAs, proche du modèle biologique,
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David, Jean-François. "Ordonnancement dynamique pour l’inférence dans les réseaux de neurones profonds." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2025. http://www.theses.fr/2025BORD0037.

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Abstract:
L’essor des réseaux de neurones profonds a révolutionné de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Néanmoins, la taille croissante de ces modèles induit des exigences computationnelles de plus en plus élevées, qui mettent à l’épreuve les infrastructures de calcul actuelles. Les unités de traitement graphique (GPU pour Graphics Processing Unit), bien qu’optimisées pour les calculs massivement parallèles, peuvent être surchargées par un débit de requêtes d’inférences élevé, ce qui conduit à leur congestion et à l’explosion de la latence. Parallè
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Pothier, Dominique. "Réseaux convolutifs à politiques." Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/69184.

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Abstract:
Malgré leurs excellentes performances, les exigences élevées des réseaux de neurones artificiels en terme de volume de données et de puissance de calcul limitent leur adoption dans plusieurs domaines. C'est pourquoi il reste important de développer de nouvelles architectures moins voraces. Ce mémoire cherche à produire une architecture plus flexible et moins vorace en s'appuyant sur la théorie de l'apprentissage par renforcement. En considérant le réseau comme un agent suivant une politique, on réalise que cette politique est beaucoup plus rigide que celle suivie habituellement par les agents
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Koubi, Vassilada. "Reseaux de neurones et optimisation combinatoire." Paris 5, 1994. http://www.theses.fr/1994PA05S014.

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Abstract:
Les problemes d'optimisation combinatoire ont des donnees assez structurees qui conviennent au traitement d'une architecture neuronale. Ces problemes qui appartiennent en general a la classe np-complet, necessitent une grande puissance de calcul. L'objectif de ce travail est d'appliquer le modele de reseau de neurones aleatoires aux problemes d'optimisation combinatoire. L'application du reseau neuronal aleatoire de gelenbe, a un probleme d'optimisation combinatoire, est caracterisee par l'evolution des entrees externes, qui correspondent au gradient de la fonction objective, en contradiction
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Richard, Vincent. "Outils de synthèse pour les réseaux réflecteurs exploitant la cellule Phoenix et les réseaux de neurones." Thesis, Rennes, INSA, 2018. http://www.theses.fr/2018ISAR0004/document.

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Abstract:
Menée en partenariat avec Thales Alenia Space et le Centre National d’Etudes Spatiales (CNES), cette thèse s’inscrit dans un contexte international très actif sur une nouvelle technologie de systèmes antennaires : les réseaux réflecteurs (RA). Combinant les atouts des réflecteurs classiques et ceux des réseaux, les RA pourraient remplacer, à terme, les réflecteurs formés utilisés aujourd’hui. Ils sont constitués d’une source primaire placée en regard d’un réseau de cellules contrôlant les propriétés du champ électromagnétique réfléchi. Si de nombreuses études portent déjà sur la caractérisatio
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