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Dissertations / Theses on the topic 'Réseaux de neurones pour graphes'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024
Last updated: 31 July 2025

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Carboni, Lucrezia. "Graphes pour l’exploration des réseaux de neurones artificiels et de la connectivité cérébrale humaine." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2023. http://www.theses.fr/2023GRALM060.

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Abstract:
L'objectif principal de cette thèse est d'explorer la connectivité cérébrale et celle des réseaux de neurones artificiels d'un point de vue de leur connectivité. Un modèle par graphes pour l'analyse de la connectivité structurelle et fonctionnelle a été largement étudié dans le contexte du cerveau humain mais, un tel cadre d'analyse manque encore pour l'analyse des systèmes artificiels. Avec l'objectif d'intégrer l'analyse de la connectivité dans les système artificiels, cette recherche se concentre sur deux axes principaux. Dans le premier axe, l'objectif principal est de déterminer une carac
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Hladiš, Matej. "Réseaux de neurones en graphes et modèle de langage des protéines pour révéler le code combinatoire de l'olfaction." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5024.

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Abstract:
Les mammifères identifient et interprètent une myriade de stimuli olfactifs par un mécanisme de codage complexe reposant sur la reconnaissance des molécules odorantes par des centaines de récepteurs olfactifs (RO). Ces interactions génèrent des combinaisons uniques de récepteurs activés, appelées code combinatoire, que le cerveau humain interprète comme la sensation que nous appelons l'odeur. Jusqu'à présent, le grand nombre de combinaisons possibles entre les récepteurs et les molécules a empêché une étude expérimentale à grande échelle de ce code et de son lien avec la perception des odeurs.
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3

Hérault, Laurent. "Réseaux de neurones récursifs pour l'optimisation combinatoire : application à la théorie des graphes et à la vision par ordinateur." Grenoble INPG, 1991. http://www.theses.fr/1991INPG0019.

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Abstract:
Cette these traite de la resolution de problemes d'optimisation tres complexes (np. Complets) par le biais de l'etude des systemes complexes artificiels qui imitent les systemes physiques et qui sont simules avec des reseaux neuromimetiques. La solution optimale est identifiee a un etat fondamental d'un systeme physique. Plusieurs techniques neuronales sont presentees pour approcher la solution optimale. Elles utilisent soit l'analyse canonique, soit l'analyse microcanonique, definies en mecanique statistique. Parmi ces methodes, nous presentons l'utilisation des reseaux de hopfield analogique
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4

Hafidi, Hakim. "Robust machine learning for Graphs/Networks." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT004.

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Abstract:
Cette thèse aborde les progrès de l’apprentissage des représentation des nœuds d’ungraphe, en se concentrant sur les défis et les opportunités présentées par les réseaux de neuronespour graphe (GNN). Elle met en évidence l’importance des graphes dans la représentation dessystèmes complexes et la nécessité d’apprendre des représentations de nœuds qui capturent à la fois les caractéristiques des nœuds et la structure des graphes. L’ étude identifie les problèmes clés des réseaux de neurones pour graphe, tels que leur dépendance à l’ ´égard de données étiquetées de haute qualité, l’incohérence de
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5

Vigot, Gabriel. "Réseaux de neurones en graphe pour la modélisation de propulseurs ioniques à effet Hall." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP017.

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Abstract:
Lorsque nous devons modéliser des plasmas par des simulations numériques, il est indispensable résoudre des systèmes d’équation aussi connu sous le nom de système linéaire. Cette étape de calcul peut représenter l’un des coûts les plus critiques pour une simulation numérique. Dans un contexte numérique où nous devons modéliser des plasmas pour représenter un propulseur ionique à effet Hall en fonctionnement, calculer le champ électrique est nécessaire pour visualiser le comportement du propulseur au cours du temps. Le champ électrique est directement déduit de l’équation de Poisson. Cette équa
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6

Boulnois, Philippe. "Contribution à l'étude de différentes architectures de réseaux de neurones artificiels réalisant une transcription graphèmes-phonèmes pour le français." Compiègne, 1994. http://www.theses.fr/1994COMPD675.

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Abstract:
Cette thèse présente un système connexionniste de transcription graphèmes-phonèmes. Le système est conçu suivant un schéma client-serveur entre l'application de transcription et le réseau. Le premier réseau étudie est à initialisation aléatoire. Le second est initialisé à l'aide de prototypes. Dans les deux cas une partie de la couche cachée est analysée. Les résultats des deux réseaux sont comparés. Un système utilisant la coopération des deux est proposé et permet une amélioration des performances globales.
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7

Hubert, Nicolas. "Mesure et enrichissement sémantiques des modèles à base d'embeddings pour la prédiction de liens dans les graphes de connaissances." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0059.

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Abstract:
Les modèles d'embeddings à base de graphes de connaissances ont considérablement gagné en popularité ces dernières années. Ces modèles apprennent une représentation vectorielle des entités et des relations des graphes de connaissances (GCs). Cette thèse explore spécifiquement le progrès de tels modèles pour la tâche de prédiction de lien (PL), qui est d'une importance capitale car elle se retrouve dans plusieurs applications telles que les systèmes de recommandation. Dans cette thèse, divers défis liés à l'utilisation des modèles d'embeddings de GCs pour la PL sont identifiés : la rareté des r
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8

Bekkouch, Imad Eddine Ibrahim. "Auxiliary learning & Adversarial training pour les études des manuscrits médiévaux." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUL014.

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Abstract:
Cette thèse se situe à l'intersection de la musicologie et de l'intelligence artificielle, et vise à exploiter l'IA pour aider les musicologues dans leur travail répétitif, comme la recherche d'objets dans les manuscrits du musée. Nous avons annoté quatre nouveaux ensembles de données pour l'étude des manuscrits médiévaux : AMIMO, AnnMusiconis, AnnVihuelas et MMSD. Dans la deuxième partie, nous améliorons les performances des détecteurs d'objets en utilisant des techniques de Transfer learning et de Few Shot Object Detection.Dans la troisième partie, nous discutons d'une approche puissante de
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9

Anakok, Emre. "Prise en compte des effets d'échantillonnage pour la détection de structure des réseaux écologiques." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM049.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons aux biais que peut causer l'échantillonnage sur l'estimation des modèles statistiques et des métriques décrivant les réseaux d'interactions écologiques. D'abord, nous proposons de combiner un modèle d'observation qui traite des efforts d'échantillonnage et un modèle à blocs stochastiques représentant la structure des interactions possibles. L'identifiabilité du modèle est démontrée et un algorithme est proposé pour estimer ses paramètres. La pertinence et l'intérêt pratique de ce modèle sont confirmés par un grand ensemble de données de réseaux plantes-p
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10

Hammadi, Youssef. "Réduction d'un modèle 0D instationnaire et non-linéaire de thermique habitacle pour l’optimisation énergétique des véhicules automobiles." Thesis, Université Paris sciences et lettres, 2020. http://www.theses.fr/2020UPSLM027.

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Abstract:
L’utilisation de la climatisation automobile engendre physiquement une surconsommation de carburant. Pour diminuer cette surconsommation, il existe deux leviers principaux. Le premier consiste à travailler en amont sur la définition technique de l’habitacle et du système de climatisation. Le second levier consiste à optimiser les stratégies de contrôle. Dans les deux cas, il s’avère incontournable de construire des modèles de thermique habitacle précis et rapides à évaluer. Ce qui fait l’objet de cette thèse CIFRE du Groupe Renault. Dans un premier temps, une méthodologie de réduction de modèl
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11

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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12

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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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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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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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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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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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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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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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.

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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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Chams, Ali. "Un environnement logiciel pour un simulateur de réseaux de neurones : smart." Grenoble INPG, 1992. http://www.theses.fr/1992INPG0103.

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Abstract:
Smart (sparse matrix adaptive recursive transforms) est une machine parallele adaptee au calcul connexioniste. Elle a ete concue afin d'etre particulierement efficace pour l'algebre lineaire et en particulier pour les matrices creuses qui sont a la base de nombreuses architectures de reseaux de neurones formels. Dans l'environnement logiciel specifie, la partie du compilateur du langage de haut niveau qui manipule les structures de donnees speciales a smart a ete developpee. Ceci a ete realise grace a une methode de traitement de matrices creuses et d'un langage assembleur specifiques. Afin de
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Stuner, Bruno. "Cohorte de réseaux de neurones récurrents pour la reconnaissance de l'écriture." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMR024.

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Abstract:
Les méthodes à l’état de l’art de la reconnaissance de l’écriture sont fondées sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) à cellules LSTM ayant des performances remarquables. Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux principes la vérification lexicale et la génération de cohorte afin d’attaquer les problèmes de la reconnaissance de l’écriture : i) le problème des grands lexiques et des décodages dirigés par le lexique ii) la problématique de combinaison de modèles optiques pour une meilleure reconnaissance iii) la nécessité de constituer de très grands ensembles de données étiquetées da
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Weng, Qilong. "Stabilité pour des modèles de réseaux de neurones et de chimiotaxie." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLED026/document.

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Abstract:
Cette thèse vise à étudier certains modèles biologiques dans le réseau neuronal et dans la chimiotaxie avec la méthode d’analyse spectrale. Afin de traiter les principaux problèmes, tels que l’existence et l’unicité des solutions et des états stationnaires ainsi que les comportements asymptotiques, le modèle linéaire ou linéarisé associé est considéré par l’aspect du spectre et des semi-groupes dans les espaces appropriés, puis la stabilité de modèle non linéaire suit. Plus précisément, nous commençons par une équation de courses-et-chutes linéaire dans la dimension d≥1 pour établir l’existenc
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Mahé, Antoine. "Identification de systèmes par réseaux de neurones pour la commande prédictive." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2020. http://www.theses.fr/2020CSUP0010.

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Abstract:
Le développement de la robotique mobile permet la réalisation de tâches de plus enplus variées de façon automatisée. Le projet GRoNe dans lequel s’inscrit cette thèse, a pour objectif de développer les connaissances et les expérimentations sur ce sujet. Dans ce cadre, l’automatisation est un élément clé.Le développement d’algorithmes de contrôle efficaces est une étape importante en ce sens. Les contrôleurs à commandes prédictives ont démontré de nombreux avantages en robotique mobile.La réalisation de ces algorithmes requiert la conception de modèles précis des systèmes afin de prédire leur é
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Latouche, Pierre. "Modèles de graphes aléatoires à structure cachée pour l'analyse des réseaux." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00623088.

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Abstract:
Les réseaux sont très largement utilisés dans de nombreux domaines scientifiques afin de représenter les interactions entre objets d'intérêt. Ainsi, en Biologie, les réseaux de régulation s'appliquent à décrire les mécanismes de régulation des gènes, à partir de facteurs de transcription, tandis que les réseaux métaboliques permettent de représenter des voies de réactions biochimiques. En sciences sociales, ils sont couramment utilisés pour représenter les interactions entre individus. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à des méthodes d'apprentissage non supervisé dont l'objec
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Khalife, Sammy. "Graphes, géométrie et représentations pour le langage et les réseaux d'entités." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX055.

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Abstract:
Le traitement informatique des objets qui nous entourent, naturels ou créés par l'homme, demande toujours de passer par une phase de traduction en entités traitables par des programmes. Le choix de ces représentations abstraites est toujours crucial pour l'efficacité des traitements et est le terrain d'améliorations constantes. Mais il est un autre aspect émergeant : le lien entre l'objet à représenter et "sa" représentation n'est pas forcément bijectif ! Ainsi la nature ambiguë de certaines structures discrètes pose problème pour la modélisation ainsi que le traitement et l'analyse à l'aide d
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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.

Full text
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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Albano, Alice. "Dynamique des graphes de terrain : analyse en temps intrinsèque." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066260/document.

Full text
Abstract:
Nous sommes entourés par une multitude de réseaux d'interactions, issus de contextes très différents. Ces réseaux peuvent être modélisés par des graphes, appelés graphes de terrain. Ils possèdent une structure en communautés, c'est-à-dire en groupes de nœuds très liés entre eux, et peu liés avec les autres. Un phénomène que l'on étudie sur les graphes dans de nombreux contextes est la diffusion. La propagation d'une maladie en est un exemple. Ces phénomènes dépendent d'un paramètre important, mais souvent peu étudié : l'échelle de temps selon laquelle on les observe. Selon l'échelle choisie, l
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Albano, Alice. "Dynamique des graphes de terrain : analyse en temps intrinsèque." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066260.

Full text
Abstract:
Nous sommes entourés par une multitude de réseaux d'interactions, issus de contextes très différents. Ces réseaux peuvent être modélisés par des graphes, appelés graphes de terrain. Ils possèdent une structure en communautés, c'est-à-dire en groupes de nœuds très liés entre eux, et peu liés avec les autres. Un phénomène que l'on étudie sur les graphes dans de nombreux contextes est la diffusion. La propagation d'une maladie en est un exemple. Ces phénomènes dépendent d'un paramètre important, mais souvent peu étudié : l'échelle de temps selon laquelle on les observe. Selon l'échelle choisie, l
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Elayyadi, Mohamed. "Equations aux dérivées partielles et réseaux de neurones pour le traitement d'images." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004940.

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Abstract:
Ce travail porte sur des techniques à base d'équations aux dérivées partielles et de réseaux de neurones pour le traitement d'images. L'approximation des réseaux de neurones par des systèmes de réaction-diffusion nous a permis de définir un nouveau modèle de diffusion anisotrope de type Volterra pour le filtrage sélectif d'images bruitées. La loi d'évolution régissant le tenseur de diffusion traduit des lois d'apprentissage synaptiques naturelles. L'étude de la dynamique de ces réseaux à synapses adaptatives montre qu'ils possèdent des propriétés d'attractivité et de stabilité asymptotique au
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Robitaille, Louis-Emile. "Réseaux de neurones pour l'apprentissage de la préférence en microscopie super-résolution." Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/68744.

Full text
Abstract:
Pendant plusieurs années, la microscopie à fluorescence a été limitée par le phénomène de diffraction. Or, pour étudier des phénomènes dynamiques à l’intérieur des cellules, une résolution nanométrique est souvent nécessaire. Pour ce faire, une avancée importante pour la microscopie super-résolution fut l’invention du microscope à déplétion par émission stimulée(STED pour STimulated-Emission-Depletion) (Hell and Wichmann, 1994). Si la microscopieSTED permet d’atteindre la précision nanométrique, celle-ci consiste en une technique extrêmement sophistiquée et son utilisation requiert des connais
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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.

Full text
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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Rondel, Nadine. "Réseaux de neurones pour le traitement d'antenne et la commande référencée capteur." Brest, 1996. http://www.theses.fr/1996BRES2022.

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Abstract:
Les travaux présentés portent sur l'application de techniques neuronales à la résolution de problèmes de traitement d'antenne et de commande référencée capteur. Nous proposons une méthode neuronale pour l'estimation d'angles d'arrivée, capable d'exploiter simultanément de l'information géométrique et de l'information statistique. Un tel système permet d'estimer les angles d'arrivée d'autant de sources qu'il y a de capteurs sur l'antenne (alors que dans une telle configuration, les méthodes classiques sont inefficaces). Plusieurs applications concrètes sont exposées : estimation de l'inclinaiso
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Gautier, Eric. "Utilisation des réseaux de neurones artificiels pour la commande d'un véhicule autonome." Grenoble INPG, 1999. http://www.theses.fr/1999INPG0009.

Full text
Abstract:
Le sujet de cette thèse se situe à l'intersection des domaines de la robotique mobile et des réseaux de neurones artificiels (RNA). Notre objectif est d'étudier les solutions que peuvent apporter les techniques connexionnistes aux problèmes particuliers posés par la commande automatique d'un robot de type voiture. Ce mémoire se compose de deux parties principales. La première d'entre elles traite des aspects fondamentaux de la commande d'un robot mobile et de l'utilisation des réseaux de neurones artificiels pour la commande de systèmes complexes. Cette première étude nous permet de mettre en
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Maghrebi, Fatine. "Modèles de réseaux de neurones pour la commande des carrefours à feux." Paris 1, 1994. http://www.theses.fr/1994PA010082.

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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.

Full text
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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Vidal, Martin. "Architecture systolique pour un algorithme basé sur les réseaux de neurones pour l'égalisation de canaux." Thèse, Université du Québec à Trois-Rivières, 1999. http://depot-e.uqtr.ca/3409/1/000662425.pdf.

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Bernauer, Éric. "Les réseaux de neurones et l'aide au diagnostic : un modèle de neurones bouclés pour l'apprentissage de séquences temporelles." Toulouse 3, 1996. http://www.theses.fr/1996TOU30277.

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Abstract:
Apres avoir defini le probleme du diagnostic, les methodes habituellement employees pour le resoudre sont tout d'abord exposees selon l'existence, ou non, d'un modele, plutot mathematique ou plutot symbolique, du systeme a surveiller. Les reseaux de neurones artificiels sont ensuite presentes au travers de leurs proprietes fondamentales et notamment celles utiles au diagnostic. Une attention particuliere est portee sur les modeles proposes pour la detection des fautes dans laquelle le probleme est ramene a une reconnaissance des formes dans le cas de donnees statiques. La presence d'une dimens
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Tremblay, Nicolas. "Réseaux et signal : des outils de traitement du signal pour l'analyse des réseaux." Thesis, Lyon, École normale supérieure, 2014. http://www.theses.fr/2014ENSL0938/document.

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Abstract:
Cette thèse propose de nouveaux outils adaptés à l'analyse des réseaux : sociaux, de transport, de neurones, de protéines, de télécommunications... Ces réseaux, avec l'essor de certaines technologies électroniques, informatiques et mobiles, sont de plus en plus mesurables et mesurés ; la demande d'outils d'analyse assez génériques pour s'appliquer à ces réseaux de natures différentes, assez puissants pour gérer leur grande taille et assez pertinents pour en extraire l'information utile, augmente en conséquence. Pour répondre à cette demande, une grande communauté de chercheurs de différents ho
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Fourure, Damien. "Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSES056/document.

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Abstract:
La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire étudiant la manière dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d’images ou de vidéos numériques. En intelligence artificielle, et plus précisément en apprentissage automatique, domaine dans lequel se positionne cette thèse, la vision par ordinateur passe par l’extraction de caractéristiques présentes dans les images puis par la généralisation de concepts liés à ces caractéristiques. Ce domaine de recherche est devenu très populaire ces dernières années, notamment grâce aux résultats des réseaux de n
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Lecomte, Jérémie. "Sélection de mode par réseaux de neurones pour le codeur audio AMR-WB+." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2007. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/1394.

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Abstract:
Ce mémoire propose des contributions pour améliorer le standard de codage audio AMR-WB+, développé par l'Université de Sherbrooke, Nokia et Ericsson et standardisé par le 3GPP en 2004. Les solutions présentées, basées sur les réseaux de neurones, permettent d'améliorer la qualité de l'encodeur AMR-WB+ en mode faible complexité, spécialement pour les bas débits. Le codeur audio AMR-WB+ est un codeur multimode travaillant dans le domaine temporel et dans le domaine fréquentiel. Dans le mode faible complexité, l'encodeur détermine les modes de codage à chaque trame en appliquant des seuils à des
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Vasilache, Adriana. "Les réseaux de neurones pour la modélisation et la commande des procédés biotechnologiques." Toulouse, INSA, 2000. http://www.theses.fr/2000ISAT0050.

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Abstract:
Dans ce travail nous réalisons une étude sur l'utilisation de réseaux de neurones pour la modélisation, la classification et la prédiction appliquées aux procédés de fermentation. Les modèles de type boîte noire (et nous classifions ici les réseaux de neurones) sont utiles pour la modélisation des procédés ou des phénomènes pour lesquels des modèles analytiques ne peuvent pas être déduits à partir de considérations physiques. Parmi les avantages des modèles neuronaux par rapport aux autres modèles boîte noire, nous mentionnons le fait qu'ils sont des approximateurs universels, leurs fonctions
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Émirian, Frédéric. "Étude et conception d'une machine parallèle multi-modèles pour les réseaux de neurones." Toulouse, INPT, 1996. http://www.theses.fr/1996INPT091H.

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Abstract:
Les modeles de reseaux de neurones, constitues de cellules interconnectees travaillant simultanement, se pretent tres naturellement a une simulation sur architecture parallele. Cependant, l'obtention de bonnes performances sur les differents types de reseaux neuronaux impose d'avoir une machine suffisamment souple et dotee d'un reseau de communication tres performant. Dans cette etude, nous proposons une architecture parallele mimd dotee d'un reseau de communication en anneau a cordes dont les parametres topologiques sont optimises afin de reduire son diametre tout en le rendant partitionnable
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Mouret, Jean-Baptiste. "Pressions sélectives multiples pour l'évolution de réseaux de neurones destinés à la robotique." Paris 6, 2008. http://www.theses.fr/2008PA066640.

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Abstract:
Les méthodes évolutionnistes peinent à mettre au point des artefacts complexes lorsque la fitness est insuffisante pour guider explicitement le processus. Supposant que la complexité des êtres vivants provient en partie de la multiplicité des pressions sélectives, nous proposons la création de telles pressions pour l'évolution de réseaux de neurones à l'aide d'algorithmes évolutionnistes multiobjectifs. Nous commençons par décrire comment des hypothèses sur des étapes intermédiaires peuvent être exploitées à l'aide d'une optimisation multiobjectif. Nous envisageons ensuite plusieurs méthodes m
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Rey-Fabret, Isabelle. "Les réseaux de neurones pour la modélisation des écoulements d'effluents dans les pipelines." Paris, CNAM, 2005. http://www.theses.fr/2005CNAM0513.

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Abstract:
Le logiciel TACITE développé par l’IFP est un outil de modélisation des écoulements polyphasiques dans les conduites pétrolières, composé de trois principales entités : le module thermodynamique, le module hydrodynamique et le schéma numérique. Ce logiciel rencontre des difficultés dans certains cas de production. A priori, elles ont été attribuées en partie au caractère non dérivable de la fonction hydrodynamique. Dans ce cadre, l’objectif de la présente thèse était de rendre cette fonction continue et dérivable en tout point de son domaine de définition, et de voir dans quelle mesure ceci pe
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Cherif, Aymen. "Réseaux de neurones, SVM et approches locales pour la prévision de séries temporelles." Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4003/document.

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Abstract:
La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. On y trouve des applications dans différents domaines tels que : la finance, la médecine, le transport, etc. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage artificiel : les réseaux de neurones et les SVM. On s’est également intéressé à l’intérêt des méta-méthodes pour améliorer les performances des prédicteurs, notamment l’approche locale. Dans une optique de diviser pour régner, les approches locales effectuent le clustering des données avant d’affecter les prédicteurs
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Ducoffe, Mélanie. "Active learning et visualisation des données d'apprentissage pour les réseaux de neurones profonds." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4115/document.

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Abstract:
Notre travail est présenté en trois parties indépendantes. Tout d'abord, nous proposons trois heuristiques d'apprentissage actif pour les réseaux de neurones profonds : Nous mettons à l'échelle le `query by committee' , qui agrège la décision de sélectionner ou non une donnée par le vote d'un comité. Pour se faire nous formons le comité à l'aide de différents masques de dropout. Un autre travail se base sur la distance des exemples à la marge. Nous proposons d'utiliser les exemples adversaires comme une approximation de la dite distance. Nous démontrons également des bornes de convergence de n
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Li, Zhuoer. "Étude de l'accélération matérielle reconfigurable pour les réseaux de neurones embarqués faible consommation." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4025.

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Abstract:
L'évolution des applications de l'intelligence artificielle (IA) mène à une augmentation de la demande pour le déploiement de réseaux de neurones sur des dispositifs autonomes en raison de l'expansion de l'IA dans des secteurs variés, tels que la santé et l'automobile. Cette décentralisation des calculs (Edge AI) présente des défis, notamment en termes de performances et de consommation d'énergie. Avec la complexité croissante des modèles de réseaux neuronaux pour accomplir des tâches de plus en plus sophistiquées, optimiser l'efficacité énergétique tout en maintenant les fonctionnalités avanc
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Sarr, Jean Michel Amath. "Étude de l’augmentation de données pour la robustesse des réseaux de neurones profonds." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS072.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous avons considéré le problème de robustesse des réseaux de neurones. C’est-à-dire que nous avons considéré le cas où le jeu d’apprentissage et le jeu de déploiement ne sont pas indépendamment et identiquement distribués suivant la même source. On appelle cette hypothèse : l’hypothèse i.i.d. Notre principal outil de travail a été l’augmentation de données. En effet, une revue approfondie de la littérature et des expériences préliminaires nous ont montré le potentiel de régularisation de l’augmentation des données. Ainsi, dans un premier temps, nous avons cherché à utiliser
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Ali, Abid. "Analyse vidéo à l'aide de réseaux de neurones profonds : une application pour l'autisme." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4066.

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Abstract:
La compréhension des actions dans les vidéos est un élément crucial de la vision par ordinateur, avec des implications significatives dans divers domaines. À mesure que notre dépendance aux données visuelles augmente, comprendre et interpréter les actions humaines dans les vidéos devient essentiel pour faire progresser les technologies dans la surveillance, les soins de santé, les systèmes autonomes et l'interaction homme-machine. L'interprétation précise des actions dans les vidéos est fondamentale pour créer des systèmes intelligents capables de naviguer efficacement et de répondre aux compl
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