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

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Fond, Antoine. "Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0028.

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Abstract:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour le
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Fond, Antoine. "Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0028/document.

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Abstract:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour le
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Rio, Maxime. "Modèles bayésiens pour la détection de synchronisations au sein de signaux électro-corticaux." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00859307.

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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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Jauffret, Adrien. "De l'auto-évaluation aux émotions : approche neuromimétique et bayésienne de l'apprentissage de comportements complexes impliquant des informations multimodales." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112120/document.

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Abstract:
Cette thèse a pour objectif la conception d’une architecture de contrôle bio-inspirée permettant à un robot autonome de naviguer sur de grandes distances. Le modèle développé permet également d’améliorer la compréhension des mécanismes biologiques impliqués. De précédents travaux ont montré qu’un modèle de cellules de lieu, enregistrées chez le rat, permettait à un robot mobile d’apprendre des comportements de navigation robustes, tels qu’une ronde ou un retour au nid, à partir d’associations entre lieu et action. La reconnaissance d’un lieu ne reposait alors que sur des informations visuelles
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Drouet, Isabelle. "Causalité et probabilités : réseaux bayésiens, propensionnisme." Phd thesis, Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00265287.

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Abstract:
Les théories probabilistes de la causalité apparaissent dans les années 1960 corrélativement de la critique de l'idée selon laquelle la causalité serait une relation de nécessitation. Le présent travail traite de questions soulevées par l'état actuel du développement de ces théories. En ce qui concerne la causalité générique, on peut considérer que l'analyse conceptuelle de ses rapports avec les probabilités est achevée. Les questions qui se posent aujourd'hui sont donc épistémologiques. Plus exactement, les questions traitées dans ce travail portent sur l'inférence aux causes génériques en ta
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Tsala, Éric. "Désambiguïsation sémantique et réseaux bayésiens dynamiques." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2009. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4833.

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Abstract:
La désambiguïsation sémantique permet de lever des ambiguïtés dans le but d'apporter des informations supplémentaires de façon à orienter le choix d'une signification parmi celles possibles. Si par nature elle est surtout utilisée en linguistique, son champ d'action ne s'y limite pas: certaines techniques de désambiguïsation peuvent aussi être utiles dans d'autres domaines tels que la médecine (diagnostic) et l'informatique (recherche documentaire; e.g. Google, Wikipédia) pour ne citer que ceux-là. Ce mémoire propose l'étude et la comparaison de trois modèles de désambiguïsation supervisés,
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Ben, Mrad Ali. "Observations probabilistes dans les réseaux bayésiens." Thesis, Valenciennes, 2015. http://www.theses.fr/2015VALE0018/document.

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Abstract:
Dans un réseau bayésien, une observation sur une variable signifie en général que cette variable est instanciée. Ceci signifie que l’observateur peut affirmer avec certitude que la variable est dans l’état signalé. Cette thèse porte sur d’autres types d’observations, souvent appelées observations incertaines, qui ne peuvent pas être représentées par la simple affectation de la variable. Cette thèse clarifie et étudie les différents concepts d’observations incertaines et propose différentes applications des observations incertaines dans les réseaux bayésiens.Nous commençons par dresser un état
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Touya, Thierry. "Méthodes d'optimisation pour l'espace et l'environnement." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00366141.

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Abstract:
Ce travail se compose de deux parties relevant d'applications industrielles différentes. <br />La première traite d'une antenne spatiale réseau active. <br />Il faut d'abord calculer les lois d'alimentation pour satisfaire les contraintes de rayonnement. Nous transformons un problème avec de nombreux minima locaux en un problème d'optimisation convexe, dont l'optimum est le minimum global du problème initial, en utilisant le principe de conservation de l'énergie. <br />Nous résolvons ensuite un problème d'optimisation topologique: il faut réduire le nombre d'éléments rayonnants (ER). Nous appl
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Perez, Joan. "Spatial structures in India in the age of globalisation : a data-driven approach." Thesis, Avignon, 2015. http://www.theses.fr/2015AVIG1151/document.

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Abstract:
Les pays qui se sont insérés plus tardivement dans l'économie mondiale subissent généralement les effets de la mondialisation de manière accrue.De ce point de vue, les BRIC, comparés aux autres pays émergents, possèdent un certain poids dans l’économie mondiale et représentent doncun potentiel de marché important. Avec une croissance économique qui devrait dans un avenir proche dépasser celle de la Chine, l’Inde sembleêtre un remarquable cas d’étude. Cependant, les clichés persistent dans un pays où deux aspects seulement sont le plus souvent mis en avant.D’une part, l’Inde est considérée comm
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Trinh, Quoc Anh. "Méthodes neuronales dans l'analyse de survie." Evry, Institut national des télécommunications, 2007. http://www.theses.fr/2007TELE0004.

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Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels sont un outil statistique utile à la prédiction de la survie en médecine clinique qui connaît un certain succès comme en témoigne le numéro spécial de la revue Cancer du 15 avril 2001. Ce travail propose une généralisation des modèles classiques de survie où les variables prédictives linéaires sont remplacées par des variables prédictives non linéaires modélisées par des perceptrons multicouches non récurrents. Cette modélisation dont l'objectif est de prédire un temps de survie prend en compte les effets dépendant du temps et les interactions entre variable
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Prestat, Emmanuel. "Les réseaux bayésiens : classification et recherche de réseaux locaux en cancérologie." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00707732.

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Abstract:
En cancérologie, les puces à ADN mesurant le transcriptome sont devenues un outil commun pour chercher à caractériser plus finement les pathologies, dans l'espoir de trouver au travers des expressions géniques : des mécanismes,des classes, des associations entre molécules, des réseaux d'interactions cellulaires. Ces réseaux d'interactions sont très intéressants d'un point de vue biologique car ils concentrent un grand nombre de connaissances sur le fonctionnement cellulaire. Ce travail de thèse a pour but, à partir de ces mêmes données d'expression, d'extraire des structures pouvant s'apparent
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Leray, Ph. "Réseaux bayésiens : Apprentissage et diagnostic de systemes complexes." Habilitation à diriger des recherches, Université de Rouen, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00485862.

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Sanchez-Soto, Eduardo. "Réseaux Bayésiens Dynamiques pour la Vérification du Locuteur." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011440.

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Abstract:
Cette thèse est concernée avec la modélisation statistique du signal de parole appliqué à la vérification du locuteur (VL) en utilisant des réseaux bayésiens (RBs). L'idée principale de ce travail est d'employer les RBs comme un outil mathématique afin de combiner plusieurs sources d'information obtenues à partir du signal de parole en gardant ses relations. Elle combine de travail théorique et expérimental. Une différence fondamentale entre les systèmes de VL et les humains est la quantité et la qualité de l'information utilisée ainsi que la relation entre les sources d'information employées
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Smail, Linda. "Algorithmique pour les Réseaux Bayésiens et leurs extensions." Phd thesis, Université de Marne la Vallée, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00007170.

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Abstract:
Cette thèse est consacrée à la présentation d'un algorithme nouveau et à la formalisation et l'amélioration d'algorithmes existants pour le calcul des lois marginales et conditionnelles dans les réseaux bayésiens.<br /> Le chapitre 1 présente la théorie des réseaux bayésiens. Nous introduisons une nouvelle notion, celle de réseau bayésien de niveau deux, utile pour l'introduction de notre algorithme de calcul sur les réseaux bayésiens ; nous donnons également quelques résultats fondamentaux et nous situons dans notre formalisme un exemple d'école de réseau bayésien dit «Visite en Asie» .<br />
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Sánchez-Soto, Eduardo. "Réseaux bayésiens dynamiques pour la vérification du locuteur." Paris, ENST, 2005. http://www.theses.fr/2005ENST0032.

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Abstract:
Cette thèse est concernée avec la modélisation statistique du signal de parole appliqué à la vérification du locuteur (VL) en utilisant des réseaux bayésiens (RBs). L'idée principale de ce travail est d'employer les RBs comme un outil mathématique afin de combiner plusieurs sources d'information obtenues à partir du signal de parole en gardant ses relations. Elle combine de travail théorique et expérimental. Une différence fondamentale entre les systèmes de VL et les humains est la quantité et la qualité de l'information utilisée ainsi que la relation entre les sources d'information employées
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Bonnet, Djohan. "Synaptic uncertainty for in-memory computing." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST037.

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Abstract:
La forte demande pour les réseaux de neurones artificiels, combinée à leur coût énergétique élevé dû au "memory bottleneck" des architectures de von-Neumann, a intensifié les efforts pour surmonter les contraintes du matériel informatique. Cette thèse explore le domaine interdisciplinaire du calcul neuromorphique, en se concentrant sur des études expérimentales, des algorithmes et la conception de circuit intégrés. Dans la partie expérimentale, les caractéristiques électriques des mémoires vives basées sur la transition métal-oxyde (OxRAMs) et les mémoires à changement de phase (PCMs) sont étu
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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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Hallouli, Khalid. "Reconnaissance de caractères par méthodes markoviennes et réseaux bayésiens." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2004. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00000740.

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Abstract:
Cette thése porte sur la reconnaissance de caractères imprimés et manuscrits par méthodes markoviennes et réseaux bayésiens. La première partie consiste à effectuer une modélisation stochastique markovienne en utilisant les HMMs classiques dans deux cas: semi-continu et discret. Un premier modèle HMM est obtenu à partir d'observations de type colonnes de pixels (HMM-vertical), le second à partir d'observations de type lignes (HMM-horizontal). Ensuite nous proposons deux types de modèles de fusion : modèle de fusion de scores qui consiste à combiner les deux vraisemblances résultantes des deux
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Verron, Sylvain. "Diagnostic et surveillance des processus complexes par réseaux bayésiens." Phd thesis, Université d'Angers, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00517101.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la surveillance (détection et diagnostic) des procédés multivariés par réseaux bayésiens. Ceci permet l'unification dans le même outil, un réseau bayésien, de plusieurs méthodes dédiées à la surveillance des procédés, telles que les cartes de contrôles multivariées, l'analyse discriminante ou bien la méthode MYT. Le premier chapitre expose les différents points clés de la surveillance des procédés, en étudiant les diverses approches permettant de réaliser celle-ci. Des méthodes de surveillance supervisées et non-supervisées sont présentées et une étude de différents class
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Rahier, Thibaud. "Réseaux Bayésiens pour fusion de données statiques et temporelles." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM083/document.

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Abstract:
La prédiction et l'inférence sur des données temporelles sont très souvent effectuées en utilisant uniquement les séries temporelles. Nous sommes convaincus que ces tâches pourraient tirer parti de l'utilisation des métadonnées contextuelles associées aux séries temporelles, telles que l'emplacement, le type, etc. Réciproquement, les tâches de prédiction et d'inférence sur les métadonnées pourraient bénéficier des informations contenues dans les séries temporelles. Cependant, il n'existe pas de méthode standard pour modéliser conjointement les données de séries temporelles et les métadonnées d
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Nguyen, Hoai-Tuong. "Réseaux bayésiens et apprentissage ensembliste pour l'étude différentielle de réseaux de régulation génétique." Phd thesis, Université de Nantes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00675310.

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Abstract:
Dans les dernières années, les réseaux Bayésiens (RB) sont devenus l'une des méthodes d'apprentissage automatique les plus puissantes permettant de modéliser graphiquement et de manière probabiliste différentes types de systèmes complexes. Un des problèmes communs dans l'apprentissage de la structure des RB est le problème des données de petites tailles. En effet, le résultat de l'apprentissage est sensible au nombre d'échantillons de données. En apprentissage automatique, les méthodes d'apprentissage ensemblistes telles que le bootstrap ou les algorithmes génétiques sont des méthodes souvent
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Nguyen, Hoai Tuong. "Réseaux bayésiens et apprentissage ensembliste pour l’étude différentielle de réseaux de régulation génétique." Nantes, 2012. http://www.theses.fr/2012NANT2004.

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Abstract:
Dans les dernières années, les réseaux Bayésiens (RB) sont devenus l'une des méthodes d'apprentissage automatique les plus puissantes permettant de modéliser graphiquement et de manière probabiliste différentes types de systèmes complexes. Un des problèmes communs dans l'apprentissage de la structure des RB est le problème des données de petites tailles. En effet, le résultat de l'apprentissage est sensible au nombre d'échantillons de données. En apprentissage automatique, les méthodes d'apprentissage ensemblistes telles que le bootstrap ou les algorithmes génétiques sont des méthodes souvent
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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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Maalej, Mohamed-Amine, and Véronique Delcroix. "Diagnostic multiple des systèmes complexes à base de réseaux bayésiens." Valenciennes, 2006. http://ged.univ-valenciennes.fr/nuxeo/site/esupversions/46028b3e-dbca-41c6-a69f-b740ee4d0519.

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Abstract:
Le diagnostic à base de modèles a révolutionné le domaine du diagnostic en ayant pallié le manque de connaissances par l'utilisation de modèle. Notre recherche se concentre sur la tâche de diagnostic multiple pour un système complexe, fiable et de grande taille à partir d’observations de panne. Nous exploitons les modèles en réseaux bayésiens pour perfectionner le diagnostic de ces systèmes. Ces modèles intègrent les probabilités a priori de défaillance des composants, et permettent, par un calcul approché, de calculer les probabilités a posteriori des diagnostics. Nous présentons une méthodol
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Wuillemin, Pierre-Henri. "Améliorations et implémentations d'algorithmes de propagation dans les réseaux bayésiens." Paris 6, 2000. http://www.theses.fr/2000PA066574.

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Delaplace, Alain. "Approche évolutionnaire de l'apprentissage de structure pour les réseaux bayésiens." Tours, 2007. http://www.theses.fr/2007TOUR4022.

Full text
Abstract:
Dans ce travail de thèse, nous proposons d'étudier le problème de l'apprentissage de la structure d'un réseau bayésien par un ensemble de méthodes évolutionnaires. Après avoir conçu un algorithme génétique parcourant l'espace des structures, nous avons élaboré différentes techniques visant à améliorer les performances de cet algorithme. Nous avons ainsi développé une stratégie de parcours visant à exploiter les propriétés de l'espace des graphes essentiels à travers un mécanisme de niching séquentiel, mécanisme que nous étendons par une hybridation avec une modélisation en îlots. Une autre mét
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Saad, Ali. "Detection of Freezing of Gait in Parkinson's disease." Thesis, Le Havre, 2016. http://www.theses.fr/2016LEHA0029/document.

Full text
Abstract:
Le risque de chute provoqué par le phénomène épisodique de ‘Freeze of Gait’ (FoG) est un symptôme commun de la maladie de Parkinson. Cette étude concerne la détection et le diagnostic des épisodes de FoG à l'aide d'un prototype multi-capteurs. La première contribution est l'introduction de nouveaux capteurs (télémètres et goniomètres) dans le dispositif de mesure pour la détection des épisodes de FoG. Nous montrons que l'information supplémentaire obtenue avec ces capteurs améliore les performances de la détection. La seconde contribution met œuvre un algorithme de détection basé sur des résea
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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.

Full text
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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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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Auliac, Cédric. "Approches évolutionnaires pour la reconstruction de réseaux de régulation génétique par apprentissage de réseaux bayésiens." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00421388.

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Abstract:
De nombreuses fonctions cellulaires sont réalisées grâce à l'interaction coordonnée de plusieurs gènes. Identifier le graphe de ces interactions, appelé réseau de régulation génétique, à partir de données d'expression de gènes est l'un des objectifs majeurs de la biologie des systèmes. Dans cette thèse, nous abordons ce problème en choisissant de modéliser les relations entre gènes par un réseau bayésien. Se pose alors la question de l'apprentissage de la structure de ce type de modèle à partir de données qui sont en général peu nombreuses. Pour résoudre ce problème, nous recherchons parmi tou
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Lasserre, Marvin. "Apprentissages dans les réseaux bayésiens à base de copules non-paramétriques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS029.

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Abstract:
La modélisation de distributions continues multivariées est une tâche d'un intérêt central en statistiques et en apprentissage automatique avec de nombreuses applications en sciences et en ingénierie. Cependant, les distributions de grandes dimensions sont difficiles à manipuler et peuvent conduire à des calculs coûteux en temps et en ressources. Les réseaux bayésiens de copules (CBNs) tirent parti à la fois des réseaux bayésiens (BNs) et de la théorie des copules pour représenter de manière compacte de telles distributions multivariées. Les réseaux bayésiens s'appuient sur les indépendances c
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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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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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Cheung-Mon-Chan, Pascal. "Réseaux bayésiens et filtres particulaires pour l'égalisation adaptative et le décodage conjoints." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2003. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00000732.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse aux réseaux bayésiens, aux filtres particulaires et à leur application aux communications numériques. Tout d'abord, nous donnons une construction rigoureuse et très générale des réseaux bayésiens et nous présentons l'algorithme de propagation de croyance dans ce contexte. Puis, nous introduisons un nouveau type de filtre particulaire, appelé "filtre particulaire à échantillonnage global", et nous constatons en effectuant des simulations numériques que ce nouvel algorithme se compare favorablement à l'état de l'art. Nous utilisons ensuite le filtrage particulaire pour ca
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Tian, Simiao. "Prédiction de la composition corporelle par modélisation locale et les réseaux bayésiens." Thesis, Paris, AgroParisTech, 2013. http://www.theses.fr/2013AGPT0068/document.

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Abstract:
La composition corporelle est importante pour évaluer l'état de santé et le statut nutritionnel d'individus. Le surpoids et l'obésité deviennent des problèmes de santé à l'échelle mondiale. L'accroissement de la masse grasse, notamment celle du tronc, a été associée à une augmentation du risque de maladies métaboliques, telles que le diabète de type 2 et les maladies cardiovasculaires. La masse musculaire, en particulier appendiculaire, est également un indice de santé, et est liée au taux de mortalité. En outre, le vieillissement s'accompagne de changements importants dans la composition corp
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Bendou, Mohamed. "Extraction de connaissances à partir des données à l'aide des réseaux bayésiens." Paris 11, 2003. http://www.theses.fr/2003PA112053.

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Abstract:
L'objectif principal de cette thèse se focalise essentiellement sur la conception de nouveaux algorithmes d'apprentissage de réseaux Bayésiens, plus précis, plus efficaces, plus robustes en présence du bruit et, donc, plus adaptés aux tâches pratiques d'ECD. Partant de l'observation que la plupart des optima locaux dans l'espace des structures de réseaux bayésiens sont directement liés à l'existence des classes d'équivalence (ensembles de structures encodant les mêmes relations d'indépendance conditionnelle, représentées par des graphes semi-orientés), nous avons concentré une partie important
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