Relevant bibliographies by topics / Réseaux de neurones bayésiens

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  2. Dissertations / Theses
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  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Réseaux de neurones bayésiens'

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

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Journal articles on the topic "Réseaux de neurones bayésiens"

1

Mallet, L. "∑njeux de la πsychiatrie ℂomputationnelle". European Psychiatry 30, S2 (2015): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.143.

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Abstract:
La psychiatrie computationnelle est un champ émergent qui, dans le prolongement des évolutions récentes en neurosciences cognitives, cherche à comprendre les pathologies mentales par la modélisation des processus élémentaires de pensée et leurs dysfonctionnements. En explicitant l’implémentation neurobiologique des algorithmes utilisés par le cerveau humain pour choisir, percevoir, ou ressentir… D’une certaine façon, cette nouvelle approche de la physiopathologie psychiatrique a pour ambition de combler le « fossé explicatif » entre cerveau et esprit. L’approche computationnelle se base sur la
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2

Nohair, Mohamed, André St-Hilaire, and Taha B. Ouarda. "Utilisation des réseaux de neurones et de la régularisation bayésienne en modélisation de la température de l’eau en rivière." Revue des sciences de l'eau 21, no. 3 (2008): 373–82. http://dx.doi.org/10.7202/018783ar.

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Abstract:
Résumé Dans ce travail, nous avons élaboré un modèle de prédiction des variations de la température d’un cours d’eau en fonction de variables climatiques, telles que la température de l’air ambiant, le débit d’eau et la quantité de précipitation reçue par le cours d’eau. Les réseaux de neurones statiques ont été utilisés pour approximer la relation entre ces différentes variables avec une erreur moyenne de 0,7 °C. Par ailleurs, nous proposons un modèle de prédiction de l’évolution de la température de l’eau à court et moyen termes pour les jours (j + i, i = 1,2,..). Deux méthodes ont été appli
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3

Gonzales, Christophe, and Pierre-Henri Wuillemin. "Réseaux bayésiens en modélisation d'utilisateurs." Sciences et techniques éducatives 5, no. 2 (1998): 173–98. http://dx.doi.org/10.3406/stice.1998.1384.

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4

Nohair, Mohamed, Ouafae Britel, Nabil Souaf, Driss Zakarya, Abdelmjid Hafid, and Noura Mallouk. "Application Des Réseaux de Neurones Avec la Régularisation Bayésienne pour la Modélisation de la Synthèse de l’hydroxyapatite Élaborée à Partir du Carbonate de Calcium et de L’acide Phosphorique." Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements 185, no. 8 (2010): 1772–81. http://dx.doi.org/10.1080/10426500903299877.

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5

Condamin, Laurent, and Patrick Naïm. "Analyse des risques opérationnels par les réseaux bayésiens." Revue d'économie financière 84, no. 3 (2006): 121–46. http://dx.doi.org/10.3406/ecofi.2006.4122.

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6

Apedome, Kouami Seli, Sid-Ali Addouche, Méziane Bennour, David Tchoffa, and Abderrahman El-Mhamedi. "Proposition d’une démarche de formalisation d’expérience par les réseaux bayésiens." Journal Européen des Systèmes Automatisés 46, no. 8 (2012): 809–33. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.46.809-833.

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7

Weber, Philippe, and Marie-Christine Suhner. "Modélisation de processus industriels par réseaux bayésiens orientés objet (RBOO)." Revue d'intelligence artificielle 18, no. 2 (2004): 299–326. http://dx.doi.org/10.3166/ria.18.299-326.

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8

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.

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9

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 37. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.075.

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10

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 43. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.076.

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Dissertations / Theses on the topic "Réseaux de neurones bayésiens"

1

Abid, Ilyes. "Modélisation de la prévision de défaillance des entreprises par des approches statiques et dynamiques : réseaux de neurones, réseaux bayésiens, modèles de durée et dichotomiques." Thesis, Paris 10, 2011. http://www.theses.fr/2011PA100151.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est d’étudier différentes méthodes de prévision de la défaillance d'entreprises aussi bien en statique qu'en dynamique. Plus précisément, dans l'approche statique, nous avons recouru aux méthodes de sélection des variables discriminantes en utilisant les réseaux de neurones. Nous avons ainsi proposé deux nouvelles procédures relevant de ces méthodes.La première, fondée sur le critère HVS, intitulée HVS-AUC, nous a permis i) de construire un modèle plus parcimonieux par rapport à l’ADL ; ii) de dégager un ensemble de variables stables à la fois non conjoncturelles et a
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2

Bourgeois, Yoann. "Les réseaux de neurones artificiels pour mesurer les risques économiques et financiers." Paris, EHESS, 2003. http://www.theses.fr/2003EHES0118.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de fournir des méthodologies complètes pour résoudre des problèmes de prédiction et de classification en économie et en finance en utilisant les réseaux de neurones artificiels. Notre travail contribue à établir une méthodologie statistique des réseaux de neurones à plusieurs niveaux, comme le montre l'organisation de la thèse. Nous avons procédé en quatre chapitres. Le premier chapitre décrit la méthodologie de la modélisation des variables quantitatives ou qualitatives avec des réseaux neuronaux supervisés et non-supervisés. Dans le second chapitre, nous nous in
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3

Mallet, Grégory. "Méthodes statistiques pour la prédiction de température dans les composants hyperfréquences." Phd thesis, INSA de Rouen, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00586089.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes d'apprentissage statistique pour la prédiction de température d'un composant électronique présent dans un radar. On étudie un cas simplifié des systèmes réels, le système étudié se limitant à un seul composant monté sur un système de refroidissement réduit. Le premier chapitre est consacré à la modélisation thermique. Après avoir présenté les principaux modes de transmission de l'agitation thermique, les modèles analytiques et numériques qui en découlent sont étudiés. En utilisant cette connaissance,le deuxième chapitre propose de choisir da
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Liu, Haoran. "Statistical and intelligent methods for default diagnosis and loacalization in a continuous tubular reactor." Phd thesis, INSA de Rouen, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560886.

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Abstract:
The aim is to study a continuous chemical process, and then analyze the hold process of the reactor and build the models which could be trained to realize the fault diagnosis and localization in the process. An experimental system has been built to be the research base. That includes experiment part and record system. To the diagnosis and localization methods, the work presented the methods with the data-based approach, mainly the Bayesian network and RBF network based on GAAPA (Genetic Algorithm with Auto-adapted of Partial Adjustment). The data collected from the experimental system are used
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5

Tchoumatchenko, Irina. "Extraction des règles logiques dans des réseaux de neurones formels : application a la prédiction de la structure secondaire des protéines." Paris 6, 1994. http://www.theses.fr/1994PA066448.

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Abstract:
Cette thèse traite le problème d'extraction des règles logiques des réseaux de neurones formels. Les algorithmes développés se basent sur des contraintes dynamiques appliquées au cours de l'apprentissage aux poids synaptiques du réseau de telle façon que le réseau soit forcé d'apprendre des règles logiques. En exprimant les contraintes sur les paramètres du réseau comme des à priori bayesiens nous avons proposé un cadre formel pour concevoir et réaliser un système d'apprentissage des règles logiques à partir des réseaux. Les méthodes préconisées ont été validées sur le problème de la prédictio
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6

Kozyrskiy, Bogdan. "Exploring the Intersection of Bayesian Deep Learning and Gaussian Processes." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS064archi.pdf.

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Abstract:
L'apprentissage profond a joué un rôle significatif dans l'établissement de l'apprentissage automatique comme un instrument indispensable dans plusieurs domaines. L'utilisation de l'apprentissage profond pose plusieurs défis. L'apprentissage profond nécessite beaucoup de puissance de calcul pour entraîner et appliquer des modèles. Un autre problème de l'apprentissage profond est son incapacité à estimer l'incertitude des prédictions, ce qui crée des obstacles dans les applications sensibles aux risques. Cette thèse présente quatre projets pour résoudre ces problèmes: Nous proposons une approch
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7

Kacimi, Sahra. "Contribution à la restitution des précipitations tropicales par radiométrie micro-ondes : préparation à la mission Megha-Tropiques." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2012. http://www.theses.fr/2012VERS0064.

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Abstract:
Dans le contexte actuel de réchauffement climatique, l’étude du cycle de l’eau et de l’énergie dans l’atmosphère est devenue primordiale. Dans le contexte de la mission Megha-Tropiques dédiée l’analyse de l’atmosphère tropicale, l’estimation du taux précipitant à la surface est une problématique essentielle. L’utilisation des données radiométriques MO pour l’estimation du taux précipitant à la surface terrestre, nécessite la mise en œuvre de méthodologies complexes qui reposent sur le problème inverse. Les travaux présentés dans cette thèse s’intéressent à l’algorithme de restitution des préci
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8

Tran, Gia-Lac. "Advances in Deep Gaussian Processes : calibration and sparsification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2020SORUS410.pdf.

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Abstract:
L'intégration des Convolutional Neural Networks (CNNs) et des GPs est une solution prometteuse pour améliorer le pouvoir de représentation des méthodes contemporaines. Dans notre première étude, nous utilisons des diagrammes de fiabilité pour montrer que les combinaisons actuelles de cnns et GPs sont mal calibrées, ce qui donne lieu à des prédictions trop confiantes. En utilisant des Random Feature et la technique d'inférence variationnelle, nous proposons une nouvelle solution correctement calibrée pour combinaisons des CNNs et des GPs. Nous proposons également une extension intuitive de cett
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9

Wolinski, Pierre. "Structural Learning of Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS026.

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Abstract:
La structure d'un réseau de neurones détermine dans une large mesure son coût d'entraînement et d'utilisation, ainsi que sa capacité à apprendre. Ces deux aspects sont habituellement en compétition : plus un réseau de neurones est grand, mieux il remplira la tâche qui lui a été assignée, mais plus son entraînement nécessitera des ressources en mémoire et en temps de calcul. L'automatisation de la recherche des structures de réseaux efficaces - de taille raisonnable, mais performantes dans l'accomplissement de la tâche - est donc une question très étudiée dans ce domaine. Dans ce contexte, des
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10

Rio, Maxime. "Modèles bayésiens pour la détection de synchronisations au sein de signaux électro-corticaux." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0090.

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Abstract:
Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'analyse d'enregistrements cérébraux intra-crâniens (potentiels de champs locaux), qui pallie les lacunes de la méthode temps-fréquence standard d'analyse des perturbations spectrales événementielles : le calcul d'une moyenne sur les enregistrements et l'emploi de l'activité dans la période pré-stimulus. La première méthode proposée repose sur la détection de sous-ensembles d'électrodes dont l'activité présente des synchronisations cooccurrentes en un même point du plan temps-fréquence, à l'aide de modèles bayésiens de mélange gaussiens. Les sous-ense
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Books on the topic "Réseaux de neurones bayésiens"

1

Michel, Verleysen, ed. Les réseaux de neurones artificiels. Presses universitaires de France, 1996.

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Kamp, Yves. Réseaux de neurones récursifs pour mémoires associatives. Presses polytechniques et universitaires romandes, 1990.

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3

Rollet, Guy. Les RÉSEAUX DE NEURONES DE LA CONSCIENCE - Approche multidisciplinaire du phénomène. Editions L'Harmattan, 2013.

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Personnaz, L. Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification. CNRS Editions, 2003.

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5

Amat, Jean-Louis. Techniques avancées pour le traitement de l'information: Réseaux de neurones, logique floue, algorithmes génétiques. 2nd ed. Cépaduès-Ed., 2002.

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Journées d'électronique (1989 Lausanne, Switzerland). Réseaux de neurones artificiels: Comptes rendus des Journées d'électronique 1989, Lausanne, 10-12 october 1983. Presses polytechniques romande, 1989.

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7

Almeida, Fernando Carvalho de. L'evaluation des risques de défaillance des entreprises à partir des réseaux de neurones insérés dans les systèmes d'aide à la décision. A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1993.

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8

Université de Paris X: Nanterre, ed. L'avènement de la complexité dans la construction des apprentissages: Application à la pédagogie des recherches menées en informatique sur le chaos déterministe et les réseaux de neurones artificiels. A.N.R.T, Université de Lille III, 1996.

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9

Seidou, Ousmane. Modélisation de la croissance de glace de lac par réseaux de neurones artificiels et estimation du volume de la glace abandonnée sur les berges des réservoirs hydroélectriques pendant les opérations d'hiver. INRS--ETE, 2005.

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10

Suzanne, Tyc-Dumont, ed. Le neurone computationnel: Histoire d'un siècle de recherches. CNRS, 2005.

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Book chapters on the topic "Réseaux de neurones bayésiens"

1

Martaj, Dr Nadia, and Dr Mohand Mokhtari. "Réseaux de neurones." In MATLAB R2009, SIMULINK et STATEFLOW pour Ingénieurs, Chercheurs et Etudiants. Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11764-0_17.

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2

Kipnis, C., and E. Saada. "Un lien entre réseaux de neurones et systèmes de particules: Un modele de rétinotopie." In Lecture Notes in Mathematics. Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0094641.

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3

BENMAMMAR, Badr, and Asma AMRAOUI. "Application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive." In Gestion et contrôle intelligents des réseaux. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9008.ch9.

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Abstract:
Dans ce chapitre, nous nous intéressons aux techniques de l’intelligence artificielle (IA) qui ont été les plus utilisées dans les trois dernières années dans la radio cognitive (RC). Nous nous intéressons à des métaheuristiques qui n’étaient pas discutées dans les précédents travaux, comme l’algorithme des lucioles, la recherche coucou, l’algorithme de recherche gravitationnel et l’optimisation par essaim de particules. Nous présentons également les travaux récents liés à l’application des autres techniques d’IA dans la RC, à savoir les algorithmes génétiques, les algorithmes de colonies d’ab
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4

"3 Réseaux bayésiens hybrides." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1742-9-005.

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5

"3 Réseaux bayésiens hybrides." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1742-9.c005.

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6

"3 Réseaux bayésiens hybrides." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. https://doi.org/10.1051/978-2-7598-1198-4.c005.

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"Index." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1742-9-011.

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"Avant-propos." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1742-9-002.

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"5 Logiciels pour réseaux bayésiens." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1742-9-007.

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10

"6 Réseaux bayésiens en grandeur réelle." In Réseaux bayésiens avec R. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-1742-9-008.

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Conference papers on the topic "Réseaux de neurones bayésiens"

1

Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens." In 66ème Congrès de la SFCO. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.

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Abstract:
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une d
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2

Bouejla, A., F. Guarnieri, and A. Napoli. "Apport des Réseaux Bayésiens « dynamiques » à la lutte contre la piraterie maritime." In Congrès Lambda Mu 19 de Maîtrise des Risques et Sûreté de Fonctionnement, Dijon, 21-23 Octobre 2014. IMdR, 2015. http://dx.doi.org/10.4267/2042/56118.

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Gresse, Adrien, Richard Dufour, Vincent Labatut, Mickael Rouvier, and Jean-François Bonastre. "Mesure de similarité fondée sur des réseaux de neurones siamois pour le doublage de voix." In XXXIIe Journées d’Études sur la Parole. ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-2.

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SENECHAL, Nadia, and Giovanni COCO. "Dynamique du trait de côte : approche par réseaux de neurones sur différentes bases de données." In Journées Nationales Génie Cotier - Genie Civil. Editions Paralia, 2024. http://dx.doi.org/10.5150/jngcgc.2024.099.

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ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez, and Oihan Allegret. "Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples." In Les journées de l'interdisciplinarité 2023. Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.

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Abstract:
Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en c
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Walid, Tazarki, Fareh Riadh, and Chichti Jameleddine. "La Prevision Des Crises Bancaires: Un essai de modélisation par la méthode des réseaux de neurones [Not available in English]." In International Conference on Information and Communication Technologies from Theory to Applications - ICTTA'08. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ictta.2008.4529985.

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Kim, Lila, and Cédric Gendrot. "Classification automatique de voyelles nasales pour une caractérisation de la qualité de voix des locuteurs par des réseaux de neurones convolutifs." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-82.

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Gendrot, Cedric, Emmanuel Ferragne, and Anaïs Chanclu. "Analyse phonétique de la variation inter-locuteurs au moyen de réseaux de neurones convolutifs : voyelles seules et séquences courtes de parole." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-94.

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Quintas, Sebastião, Alberto Abad, Julie Mauclair, Virginie Woisard, and Julien Pinquier. "Utilisation de réseaux de neurones profonds avec attention pour la prédiction de l’intelligibilité de la parole de patients atteints de cancers ORL." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-7.

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Reports on the topic "Réseaux de neurones bayésiens"

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Marsden, Eric, and Véronique Steyer. L’IA et la gestion de la sécurité: enjeux et questions clés. Foundation for an Industrial Safety Culture, 2025. https://doi.org/10.57071/iae289.

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Abstract:
L’intelligence artificielle à base d’apprentissage profond, comme l’analyse de données massives, font depuis quelques années l’objet d’avancées scientifiques et technologiques fulgurantes. Ces technologies sont introduites dans de nombreuses situations de travail avec l’espoir d’augmenter la performance et la productivité. Cette dimension de la transition numérique des entreprises et des administrations offre à la fois de nombreuses opportunités, mais aussi des risques, pour les pratiques de gestion de la sécurité industrielle. En effet, si de nombreux avantages sont à attendre de la capacité
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