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Dissertations / Theses on the topic 'Réseaux de neurones récurrents convolutifs'

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

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Shahkarami, Abtin. "Complexity reduction over bi-RNN-based Kerr nonlinearity equalization in dual-polarization fiber-optic communications via a CRNN-based approach." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT034.

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Abstract:
Les dégradations dues à la non-linéarité de Kerr dans les fibres optiques limitent les débits d’information des systèmes de communications. Les effets linéaires, tels que la dispersion chromatique et la dispersion modale de polarisation, peuvent être compensés par égalisation linéaire, de mise en oeuvre relativement simple, au niveau du récepteur. A l’inverse, la complexité de calcul des techniques classiques de réduction de la non-linéarité, telles que la rétro-propagation numérique, peut être considérable. Les réseaux neuronaux ont récemment attiré l’attention, dans ce contexte, pour la mise
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Barhoumi, Amira. "Une approche neuronale pour l’analyse d’opinions en arabe." Thesis, Le Mans, 2020. http://www.theses.fr/2020LEMA1022.

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Abstract:
Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’analyse d’opinions en arabe. Son objectif consiste à déterminer la polarité globale d’un énoncé textuel donné écrit en Arabe standard moderne (ASM) ou dialectes arabes. Cette thématique est un domaine de recherche en plein essor et a fait l’objet de nombreuses études avec une majorité de travaux actuels traitant des langues indo-européennes, en particulier la langue anglaise. Une des difficultés à laquelle se confronte cette thèse est le traitement de la langue arabe qui est une langue morphologiquement riche avec une grande variabilité
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Boutin, Victor. "Etude d’un algorithme hiérarchique de codage épars et prédictif : vers un modèle bio-inspiré de la perception visuelle." Thesis, Aix-Marseille, 2020. http://www.theses.fr/2020AIXM0028.

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Abstract:
La représentation concise et efficace de l'information est un problème qui occupe une place centrale dans l'apprentissage machine. Le cerveau, et plus particulièrement le cortex visuel, ont depuis longtemps trouvé des solutions performantes et robustes afin de résoudre un tel problème. A l'échelle locale, le codage épars est l'un des mécanismes les plus prometteurs pour modéliser le traitement de l'information au sein des populations de neurones dans le cortex visuel. A l'échelle structurelle, le codage prédictif suggère que les signaux descendants observés dans le cortex visuel modulent l'act
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Pothier, Dominique. "Réseaux convolutifs à politiques." Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/69184.

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Abstract:
Malgré leurs excellentes performances, les exigences élevées des réseaux de neurones artificiels en terme de volume de données et de puissance de calcul limitent leur adoption dans plusieurs domaines. C'est pourquoi il reste important de développer de nouvelles architectures moins voraces. Ce mémoire cherche à produire une architecture plus flexible et moins vorace en s'appuyant sur la théorie de l'apprentissage par renforcement. En considérant le réseau comme un agent suivant une politique, on réalise que cette politique est beaucoup plus rigide que celle suivie habituellement par les agents
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Al, Hajj Hassan. "Video analysis for augmented cataract surgery." Thesis, Brest, 2018. http://www.theses.fr/2018BRES0041/document.

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Abstract:
L’ère numérique change de plus en plus le monde en raison de la quantité de données récoltées chaque jour. Le domaine médical est fortement affecté par cette explosion, car l’exploitation de ces données est un véritable atout pour l’aide à la pratique médicale. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser les vidéos chirurgicales dans le but de créer un système de chirurgie assistée par ordinateur. Nous nous intéressons principalement à reconnaître les gestes chirurgicaux à chaque instant afin de fournir aux chirurgiens des recommandations et des informations pertinentes. Pour ce faire, l’objec
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Boné, Romuald. "Réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries temporelles." Tours, 2000. http://www.theses.fr/2000TOUR4003.

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Abstract:
Les réseaux de neurones à propagation avant sont statiques, leurs sorties ne dépendant que des entrées courantes. Pour contourner cette limitation, la technique la plus répandue repose sur l'utilisation de fenêtres temporelles. Ces techniques sont insuffisantes lorsqu'une mémoire relativement profondes est nécessaire ou lorsque la profondeur de celle-ci est inconnue. Les réseaux de neurones récurrents sont capables de modéliser des dépendances temporelles de durée quelconque entre les entrées et les sorties désirées associées, en utilisant une mémoire implicite, codée grace aux connexions récu
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Strock, Anthony. "Mémoire de travail dans les réseaux de neurones récurrents aléatoires." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0195.

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Abstract:
La mémoire de travail peut être définie comme la capacité à stocker temporairement et à manipuler des informations de toute nature.Par exemple, imaginez que l'on vous demande d'additionner mentalement une série de nombres. Afin de réaliser cette tâche, vous devez garder une trace de la somme partielle qui doit être mise à jour à chaque fois qu'un nouveau nombre est donné. La mémoire de travail est précisément ce qui permettrait de maintenir (i.e. stocker temporairement) la somme partielle et de la mettre à jour (i.e. manipuler). Dans cette thèse, nous proposons d'explorer les implémentations n
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Etienne, Caroline. "Apprentissage profond appliqué à la reconnaissance des émotions dans la voix." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS517.

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Abstract:
Mes travaux de thèse s'intéressent à l'utilisation de nouvelles technologies d'intelligence artificielle appliquées à la problématique de la classification automatique des séquences audios selon l'état émotionnel du client au cours d'une conversation avec un téléconseiller. En 2016, l'idée est de se démarquer des prétraitements de données et modèles d'apprentissage automatique existant au sein du laboratoire, et de proposer un modèle qui soit le plus performant possible sur la base de données audios IEMOCAP. Nous nous appuyons sur des travaux existants sur les modèles de réseaux de neurones pr
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Jouffroy, Guillaume. "Contrôle oscillatoire par réseau de neurones récurrents." Paris 8, 2008. http://www.theses.fr/2008PA082918.

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Abstract:
Dans le domaine du contrôle, la plupart des applications nécessitent une commande continue non-périodique. Ce travail se focalise au contraire sur les contrôleurs à base de réseaux de neurones récurrents (RNR) générant une commande oscillatoire entretenue. L'objectif de ce travail est d'étudier les méthodes d'optimisation stochastiques continues permettant de déterminer les paramètres d'un réseau pour qu'il produise un comportement oscillatoire périodique. Nous dressons tout d'abord un bilan des connaissances sur les oscillateurs biologiques. Nous décrirons ensuite des outils mathématiques qui
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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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Daucé, Emmanuel. "Adaptation dynamique et apprentissage dans les réseaux de neurones récurrents aléatoires." Toulouse, ENSAE, 2000. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01394004.

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Abstract:
Nous étudions un modèle de réseau de neurones récurrent, de grande taille et à temps discret. Les poids synaptiques sont déternminés aléatoirement. Du fait de l'asymétrie des connexions, nos réseaux sont capables d'entretenir une dynamique autonome, et présentent différents régimes, cycliques ou chaotiques. De tels réseaux admettent de plus une description théorique portant sur des variables d'état macroscopiques, nécessitant l'emploi de méthodes issues de la physique statistique (champ moyen à la limite thermodynamique). Par ailleurs, on s'intéresse au couplage entre la dynamique autonome et
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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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Abbasi, Mahdieh. "Toward robust deep neural networks." Doctoral thesis, Université Laval, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.11794/67766.

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Abstract:
Dans cette thèse, notre objectif est de développer des modèles d’apprentissage robustes et fiables mais précis, en particulier les Convolutional Neural Network (CNN), en présence des exemples anomalies, comme des exemples adversaires et d’échantillons hors distribution –Out-of-Distribution (OOD). Comme la première contribution, nous proposons d’estimer la confiance calibrée pour les exemples adversaires en encourageant la diversité dans un ensemble des CNNs. À cette fin, nous concevons un ensemble de spécialistes diversifiés avec un mécanisme de vote simple et efficace en termes de calcul pour
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Galtier, Mathieu. "Une approche mathématique de l'apprentissage non-supervisé dans les réseaux de neurones récurrents." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00667368.

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Abstract:
Dans cette thèse nous tentons de donner un sens mathématique à la proposition : le néocortex se construit un modèle de son environnement. Nous considérons que le néocortex est un réseau de neurones spikants dont la connectivité est soumise à une lente évolution appelée apprentissage. Dans le cas où le nombre de neurones est proche de l'infini, nous proposons une nouvelle méthode de champ-moyen afin de trouver une équation décrivant l'évolution du taux de décharge de populations de neurones. Nous étudions donc la dynamique de ce système moyennisé avec apprentissage. Dans le régime où l'apprenti
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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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Bouaziz, Mohamed. "Réseaux de neurones récurrents pour la classification de séquences dans des flux audiovisuels parallèles." Thesis, Avignon, 2017. http://www.theses.fr/2017AVIG0224/document.

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Abstract:
Les flux de contenus audiovisuels peuvent être représentés sous forme de séquences d’événements (par exemple, des suites d’émissions, de scènes, etc.). Ces données séquentielles se caractérisent par des relations chronologiques pouvant exister entre les événements successifs. Dans le contexte d’une chaîne TV, la programmation des émissions suit une cohérence définie par cette même chaîne, mais peut également être influencée par les programmations des chaînes concurrentes. Dans de telles conditions,les séquences d’événements des flux parallèles pourraient ainsi fournir des connaissances supplém
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Suzano, Massa Francisco Vitor. "Mise en relation d'images et de modèles 3D avec des réseaux de neurones convolutifs." Thesis, Paris Est, 2017. http://www.theses.fr/2017PESC1198/document.

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Abstract:
La récente mise à disposition de grandes bases de données de modèles 3D permet de nouvelles possibilités pour un raisonnement à un niveau 3D sur les photographies. Cette thèse étudie l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour mettre en relation les modèles 3D et les images.Nous présentons tout d'abord deux contributions qui sont utilisées tout au long de cette thèse : une bibliothèque pour la réduction automatique de la mémoire pour les CNN profonds, et une étude des représentations internes apprises par les CNN pour la mise en correspondance d'images appartenant à des domain
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Low, Kok Seng. "Approche de réseaux de neurones récurrents pour le problème de l'ordonnancement cyclique et sa variante." Artois, 2008. http://www.theses.fr/2008ARTO0408.

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Abstract:
Un problème d’ordonnancement consiste à exécuter sur un horizon de temps donné un ensemble de taches au moyen de ressources en nombre limité. On rencontre ce problème dans divers domaines, comme l’industrie de production, dans les systèmes de transport ou encore dans les ordinateurs avec l’allocation des tâches. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le problème d’ordonnance cyclique, Les propriétés liées à l’ordonnancement en général, ainsi qu’à sa version cyclique seront étudiées. Le problème d’ordonnancement des tâches est un problème NP-complet, le temps nécessaire pour le résoudre pe
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Nono, Wouafo Hugues Gérald. "Architectures matérielles numériques intégrées et réseaux de neurones à codage parcimonieux." Thesis, Lorient, 2016. http://www.theses.fr/2016LORIS394/document.

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Abstract:
De nos jours, les réseaux de neurones artificiels sont largement utilisés dans de nombreusesapplications telles que le traitement d’image ou du signal. Récemment, un nouveau modèlede réseau de neurones a été proposé pour concevoir des mémoires associatives, le GBNN(Gripon-Berrou Neural Network). Ce modèle offre une capacité de stockage supérieure àcelle des réseaux de Hopfield lorsque les informations à mémoriser ont une distributionuniforme. Des méthodes améliorant leur performance pour des distributions non-uniformesainsi que des architectures matérielles mettant en œuvre les réseaux GBNN on
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Assaad, Mohammad. "Un nouvel algorithme de boosting pour les réseaux de neurones récurrents : application au traitement des données sequentielles." Tours, 2006. http://www.theses.fr/2006TOUR4024.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse concernent la proposition d'un nouvel algorithme de boosting dédié au problème de l'apprentissage des dépendances temporelles pour la prévision de séries temporelles, en utilisant comme régresseurs des réseaux de neurones récurrents. Cet algorithme se base sur la méthode du boosting : il permet de concentrer l'apprentissage sur les exemples difficiles mais, à la différence de l'algorithme d'origine, en prenant en compte tous les exemples disponibles. Un nouveau paramètre est utilisé pour régler l'influence du boosting. Pour évaluer notre algorithme, des expérimentati
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Chabot, Florian. "Analyse fine 2D/3D de véhicules par réseaux de neurones profonds." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2017. http://www.theses.fr/2017CLFAC018/document.

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Abstract:
Les travaux développés dans cette thèse s’intéressent à l’analyse fine des véhicules à partir d’une image. Nous définissons le terme d’analyse fine comme un regroupement des concepts suivants : la détection des véhicules dans l’image, l’estimation de leur point de vue (ou orientation), la caractérisation de leur visibilité, leur localisation 3D dans la scène et la reconnaissance de leur marque et de leur modèle. La construction de solutions fiables d’analyse fine de véhicules laisse place à de nombreuses applications notamment dans le domaine du transport intelligent et de la vidéo surveillanc
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Farabet, Clément. "Analyse sémantique des images en temps-réel avec des réseaux convolutifs." Phd thesis, Université Paris-Est, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00965622.

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Abstract:
Une des questions centrales de la vision informatique est celle de la conception et apprentissage de représentations du monde visuel. Quel type de représentation peut permettre à un système de vision artificielle de détecter et classifier les objects en catégories, indépendamment de leur pose, échelle, illumination, et obstruction. Plus intéressant encore, comment est-ce qu'un tel système peut apprendre cette représentation de façon automatisée, de la même manière que les animaux et humains parviennent à émerger une représentation du monde qui les entoure. Une question liée est celle de la fai
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Gelly, Grégory. "Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS295/document.

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Abstract:
Le domaine du traitement automatique de la parole regroupe un très grand nombre de tâches parmi lesquelles on trouve la reconnaissance de la parole, l'identification de la langue ou l'identification du locuteur. Ce domaine de recherche fait l'objet d'études depuis le milieu du vingtième siècle mais la dernière rupture technologique marquante est relativement récente et date du début des années 2010. C'est en effet à ce moment qu'apparaissent des systèmes hybrides utilisant des réseaux de neurones profonds (DNN) qui améliorent très notablement l'état de l'art. Inspirés par le gain de performanc
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Thiaw, Lamine. "Identification de systèmes dynamiques non linéaires par réseaux de neurones et multimodèles." Phd thesis, Université Paris XII Val de Marne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00399469.

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Abstract:
Cette étude traite de l'identification de système dynamique non-linéaire. Une architecture multimodèle capable de surmonter certaines difficultés de l'architecture neuronale de type MLP a été étudiée. L'approche multimodèle consiste à représenter un système complexe par un ensemble de modèles de structures simples à validité limitée dans des zones bien définies. A la place de la structure affine des modèles locaux généralement utilisée, cette étude propose une structure polynômiale plus générale, capable de mieux appréhender les non-linéarités locales, réduisant ainsi le nombre de modèles loca
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Morillot, Olivier. "Reconnaissance de textes manuscrits par modèles de Markov cachés et réseaux de neurones récurrents : application à l'écriture latine et arabe." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2014. http://www.theses.fr/2014ENST0002.

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Abstract:
La reconnaissance d’écriture manuscrite est une composante essentielle de l’analyse de document. Une tendance actuelle de ce domaine est de passer de la reconnaissance de mots isolés à celle d’une séquence de mots. Notre travail consiste donc à proposer un système de reconnaissance de lignes de texte sans segmentation explicite de la ligne en mots. Afin de construire un modèle performant, nous intervenons à plusieurs niveaux du système de reconnaissance. Tout d’abord, nous introduisons deux méthodes de prétraitement originales : un nettoyage des images de lignes de texte et une correction loca
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Beltzung, Benjamin. "Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour mieux comprendre l’évolution et le développement du comportement de dessin chez les Hominidés." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2023. http://www.theses.fr/2023STRAJ114.

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Abstract:
L’étude du comportement de dessin peut être très informative cognitivement et psychologiquement, tant chez les humains que chez les autres primates. Cette richesse d’information peut également être un frein à son analyse et à son interprétation, en particulier en l’absence d’explication ou verbalisation de son auteur. En effet, il est possible que l’interprétation donnée par un adulte d’un dessin ne soit pas en accord avec l’intention première du dessinateur. Durant ma thèse, j’ai montré que, bien que généralement considérés comme des boîtes noires, les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) p
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Chraibi, Kaadoud Ikram. "apprentissage de séquences et extraction de règles de réseaux récurrents : application au traçage de schémas techniques." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0032/document.

Full text
Abstract:
Deux aspects importants de la connaissance qu'un individu a pu acquérir par ses expériences correspondent à la mémoire sémantique (celle des connaissances explicites, comme par exemple l'apprentissage de concepts et de catégories décrivant les objets du monde) et la mémoire procédurale (connaissances relatives à l'apprentissage de règles ou de la syntaxe). Cette "mémoire syntaxique" se construit à partir de l'expérience et notamment de l'observation de séquences, suites d'objets dont l'organisation séquentielle obéit à des règles syntaxiques. Elle doit pouvoir être utilisée ultérieurement pour
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Çinar, Yagmur Gizem. "Prédiction de séquences basée sur des réseaux de neurones récurrents dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'information." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM079.

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Abstract:
Cette thèse examine les défis de la prédiction de séquence dans différents scénarios, tels que la prédiction de séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) dans le contexte des séries temporelles et des sessions de recherche d'informations (RI). Prédire les valeurs inconnues suivant certaines valeurs précédemment observées est appelée prédiction de séquence. Elle est largement applicable à de nombreux domaines où un comportement séquentiel est observé dans les données. Dans cette étude, nous nous concentrons sur deux tâches de prédiction de séquences: la prévision de séries tempo
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Aussem, Alexandre. "Théorie et applications des réseaux de neurones récurrents et dynamiques à la prédiction, à la modélisation et au contrôle adaptif des processus dynamiques." Paris 5, 1995. http://www.theses.fr/1995PA05S002.

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Abstract:
Cette thèse traite des réseaux de neurones dynamiques et récurrents (DRNN) obtenus en modélisant les connexions par des filtres autorégressifs. En vertu de leur dynamique interne, ces réseaux à récurrence spatiale et temporelle approximent les lois sous-jacentes qui régissent les séries chronologiques par un système d'équations aux différences non linéaires. Un algorithme d'apprentissage local à propagation d'erreur est présente, lequel réduit substanciellement la complexité d'un algorithme à propagation avant. La procédure doit son efficacité à la décroissance exponentielle du gradient dans l
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ZEMOURI, RYAD. "Contribution à la surveillance des systèmes de production à l'aide des réseaux de neurones dynamiques : Application à la e-maintenance." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006003.

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Abstract:
Les méthodes de surveillance industrielle sont divisées en deux catégories : méthodes de surveillance avec modèle formel de l'équipement, et méthodes de surveillance sans modèle de l'équipement. Les modèles mathématiques formels des équipements industriels sont souvent entachés d'incertitudes et surtout difficiles à obtenir. Cette thèse présente l'application des réseaux de neurones artificiels pour la surveillance d'équipements industriels. Nous proposons une architecture de Réseaux à Fonctions de base Radiales qui exploite les propriétés dynamiques des architectures localement récurrentes po
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Mabon, Jules. "Apprentissage de modèles de géométrie stochastique et réseaux de neurones convolutifs. Application à la détection d'objets multiples dans des jeux de données aérospatiales." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4116.

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Abstract:
Les drones et les satellites en orbite basse, dont les CubeSats, sont de plus en plus utilisés pour la surveillance, générant d'importantes masses de données à traiter. L'acquisition d'images satellitaires est sujette aux perturbations atmosphériques, aux occlusions et à une résolution limitée. Pour détecter de petits objets, l'information visuelle est limitée. Cependant, les objets d'intérêt (comme les petits véhicules) ne sont pas uniformément répartis dans l'image, présentant des configurations spécifiques.Ces dernières années, les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) ont montré des compét
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Bourdoukan, Ralph. "Le rôle de la balance entre excitation et inhibition dans l'apprentissage dans les réseaux de neurones à spikes." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066712/document.

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Abstract:
Lorsqu'on effectue une tâche, les circuits neuronaux doivent représenter et manipuler des stimuli continus à l'aide de potentiels d'action discrets. On suppose communément que les neurones représentent les quantités continues à l'aide de leur fréquence de décharge et ceci indépendamment les un des autres. Cependant, un tel codage indépendant est inefficace puisqu'il exige la génération d'un très grand nombre de potentiels d'action pour atteindre un certain niveau de précision. Dans ces travaux, on montre que les neurones d'un réseau récurrent peuvent apprendre - à l'aide d'une règle de plastic
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Boitard, Constance. "Identification des réseaux neurobiologiques gouvernant les apprentissages ambigus chez l'abeille Apis mellifera." Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30125/document.

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Abstract:
L'apprentissage associatif recouvre des niveaux variables de complexité, des tâches cognitives simples jusqu'à des tâches complexes qui nécessitent la résolution de discriminations ambigües. Cette thèse traite de deux protocoles présentant des ambigüités chez l'abeille, au cours desquels le blocage de la signalisation GABAergique des neurones récurrents sur les corps pédonculés, structures cérébrales majeures de l'apprentissage, est à l'origine de la perte de capacité de résolution ambigüe. Ces neurones, non requis pour les apprentissages simples, semblent donc indispensables à la résolution d
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Rodriguez, Guillaume. "Modélisation des bases neuronales de la mémoire de travail paramétrique dans le cortex préfrontal." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066340/document.

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Abstract:
La mémoire de travail paramétrique - la capacité fondamentale à maintenir et à manipuler des informations quantitatives de façon transitoire - est essentielle à de nombreuses fonctions centrales (perception, action, décision, contrôle comportemental, cognition). À l'échelle des neurones du cortex préfrontal, la mémoire de travail paramétrique s'exprime au travers d'activités persistantes de fréquence gradée (multistabilité) codant l'amplitude d'informations quantitatives passées (p.ex. une quantité psychophysique, un nombre d'items), dont l'origine causale demeure incomprise. En simulant des m
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Lecomte-Denis, François. "Amélioration des procédures guidées par fluoroscopie à l'aide d'un réseau de neurones pour le recalage déformable des organes." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD062.

Full text
Abstract:
Dans les interventions guidées par fluoroscopie, le manque de contraste empêche la visualisation directe des structures anatomiques essentielles.Les solutions existantes présentent des inconvénients significatifs: l'utilisation de CBCT augmente l'exposition aux radiations,tandis que les agents de contraste présentent des risques de toxicité pour les patients.Les techniques de recalage fluoroscopie-CT pourraient résoudre ces problèmes,mais la littérature existante s'est principalement concentrée sur la compensation du mouvement respiratoire.Or, pendant les interventions, l'action des cliniciens
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Biasutto-Lervat, Théo. "Modélisation de la coarticulation multimodale : vers l'animation d'une tête parlante intelligible." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0019.

Full text
Abstract:
Nous traitons dans cette thèse la modélisation de la coarticulation par les réseaux de neurones, dans l’objectif de synchroniser l’animation d’un visage virtuel 3D à de la parole. La prédiction de ces mouvements articulatoires n’est pas une tâche triviale, en effet, il est bien établi en production de parole que la réalisation d’un phonème est largement influencée par son contexte phonétique, phénomène appelé coarticulation. Nous proposons dans cette thèse un modèle de coarticulation, c’est-à-dire un modèle qui prédit les trajectoires spatiales des articulateurs à partir de la parole. Nous exp
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Helson, Pascal. "Étude de la plasticité pour des neurones à décharge en interaction." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4013.

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Abstract:
Dans cette thèse nous étudions un phénomène susceptible d’être responsable de notre capacité de mémoire: la plasticité synaptique. C’est le changement des liens entre les neurones au cours du temps. Ce phénomène est stochastique: c’est le résultat d’une suite de divers et nombreux mécanismes chimiques. Le but de la thèse est de proposer un modèle de plasticité pour des neurones à décharge en interaction. La principale difficulté consiste à trouver un modèle qui satisfait les conditions suivantes: ce modèle doit être à la fois cohérent avec les résultats biologiques dans le domaine et assez sim
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Moinnereau, Marc-Antoine. "Encodage d'un signal audio dans un électroencéphalogramme." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10554.

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Abstract:
Les interfaces cerveau-machine visent à établir un lien de communication entre le cerveau et un système externe à ce dernier. Les électroencéphalogrammes (EEG), dans ce contexte, ont l’avantage d’être non invasifs. Par contre, l’information sensorielle qui se retrouve dans un signal EEG est beaucoup moins ciblée que dans un signal neuronal acquis par une méthode invasive. De plus, étant donné que le cortex auditif est situé dans des repliements du tissu cortical, les neurones qui déchargent, suite à un stimulus auditif, sont parallèles à la surface corticale sur laquelle les EEG sont enregistr
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Cabana, Tanguy. "Large deviations for the dynamics of heterogeneous neural networks." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066551/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'obtention rigoureuse de limites de champ moyen pour la dynamique continue de grands réseaux de neurones hétérogènes. Nous considérons des neurones à taux de décharge, et sujets à un bruit Brownien additif. Le réseau est entièrement connecté, avec des poids de connections dont la variance décroît comme l'inverse du nombre de neurones conservant un effet non trivial dans la limite thermodynamique. Un second type d'hétérogénéité, interprété comme une position spatiale, est considéré au niveau de chaque cellule. Pour la pertinence biologique, nos modèles incluent ou bien de
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Buniet, Laurent. "Traitement automatique de la parole en milieu bruité : étude de modèles connexionnistes statiques et dynamiques." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00629285.

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Abstract:
Les recherches effectuées dans le domaine de la reconnaissance automatique de la parole (RAP) permettent d'envisager un éventail toujours plus large d'applications industrielles ou grand public. Cependant, la compréhension des mécanismes de production et de reconnaissance de la parole par l'Homme ne suffit pas en elle-même pour élaborer effectivement les dites applications. Les conditions de laboratoire qui ont prévalues lors de l'enregistrement des premiers corpus de parole utilisés à des fins de recherches sont en effet très différentes des conditions réelles que l'on rencontre généralement
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Abdelouahab, Kamel. "Reconfigurable hardware acceleration of CNNs on FPGA-based smart cameras." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2018. http://www.theses.fr/2018CLFAC042/document.

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Abstract:
Les Réseaux de Neurones Convolutifs profonds (CNNs) ont connu un large succès au cours de la dernière décennie, devenant un standard de la vision par ordinateur. Ce succès s’est fait au détriment d’un large coût de calcul, où le déploiement des CNNs reste une tâche ardue surtout sous des contraintes de temps réel.Afin de rendre ce déploiement possible, la littérature exploite le parallélisme important de ces algorithmes, ce qui nécessite l’utilisation de plate-formes matérielles dédiées. Dans les environnements soumis à des contraintes de consommations énergétiques, tels que les nœuds des camé
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Adam, Chloé. "Pattern Recognition in the Usage Sequences of Medical Apps." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC027/document.

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Abstract:
Les radiologues utilisent au quotidien des solutions d'imagerie médicale pour le diagnostic. L'amélioration de l'expérience utilisateur est toujours un axe majeur de l'effort continu visant à améliorer la qualité globale et l'ergonomie des produits logiciels. Les applications de monitoring permettent en particulier d'enregistrer les actions successives effectuées par les utilisateurs dans l'interface du logiciel. Ces interactions peuvent être représentées sous forme de séquences d'actions. Sur la base de ces données, ce travail traite de deux sujets industriels : les pannes logicielles et l'er
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Deramgozin, Mohammadmahdi. "Développement de modèles de reconnaissance des expressions faciales à base d’apprentissage profond pour les applications embarquées." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0286.

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Abstract:
Le domaine de la Reconnaissance des Émotions Faciales (FER) est est d'une importance capitale pour faire progresser les interactions homme-machine et trouve sa place dans de nombreuses applications comme par exemple le domaine de la santé pour traiter la dépression et l'anxiété. En utilisant des Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN), cette thèse présente une série de modèles visant à optimiser la détection et l'interprétation des émotions. Le modèle initial présenté dans cette thèse est de faible complexité et économe en ressources lui permettant de rivaliser favorablement avec les solutions de
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Dridi, Aicha. "A novel efficient time series deep learning approach using classification, prediction and reinforcement : energy and telecom use case." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS010.

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Abstract:
La croissance massive des capteurs (température, humidité, accéléromètre, capteur de position) et des appareils mobiles (smartphones, tablettes, smartwatch …) fait que la quantité de données générées augmente de manière explosive. Cette immense quantité de données peut être collectée et gérée. Le travail réalisé durant cette thèse vise à proposer en un premier temps une approche qui traite un type de données spécifique qui sont les séries temporelles. Pour ce faire nous avons utilisé des méthodes de classification basées sur des réseaux de neurones convolutifs ainsi que des multi layer percept
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Chen, Dexiong. "Modélisation de données structurées avec des machines profondes à noyaux et des applications en biologie computationnelle." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM070.

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Abstract:
Le développement d'algorithmes efficaces pour apprendre des représentations appropriées des données structurées, telles des sequences ou des graphes, est un défi majeur et central de l'apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, l'apprentissage profond est devenu populaire pour modéliser des données structurées. Les réseaux de neurones profonds ont attiré une attention particulière dans divers domaines scientifiques tels que la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel ou la biologie. Par exemple, ils fournissent aux biologistes des outils de calcul qui leur permet
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Caye, Daudt Rodrigo. "Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT033.

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Abstract:
L'analyse de l'imagerie satellitaire et aérienne d'observation de la Terre nous permet d'obtenir des informations précises sur de vastes zones. Une analyse multitemporelle de telles images est nécessaire pour comprendre l'évolution de ces zones. Dans cette thèse, les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés pour détecter et comprendre les changements en utilisant des images de télédétection provenant de diverses sources de manière supervisée et faiblement supervisée. Des architectures siamoises sont utilisées pour comparer des paires d'images recalées et identifier les pixels correspondan
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Pham, Huy-Hieu. "Architectures d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'actions humaines dans des séquences vidéo RGB-D monoculaires : application à la surveillance dans les transports publics." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30145.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la reconnaissance d'actions humaines dans des séquences vidéo RGB-D monoculaires. La question principale est, à partir d'une vidéo ou d'une séquence d'images donnée, de savoir comment reconnaître des actions particulières qui se produisent. Cette tâche est importante et est un défi majeur à cause d'un certain nombre de verrous scientifiques induits par la variabilité des conditions d'acquisition, comme l'éclairage, la position, l'orientation et le champ de vue de la caméra, ainsi que par la variabilité de la réalisation des actions, notamment de leur vitesse d'exécution.
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Christoffel, Quentin. "Apprentissage de représentation différenciées dans des modèles d’apprentissage profond : détection de classes inconnues et interprétabilité." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD027.

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Abstract:
L’apprentissage profond, et en particulier les réseaux de neurones convolutifs, a révolutionné de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur. Cependant, ces modèles restent limités lorsqu’ils rencontrent des données issues de classes inconnues (jamais vues durant l'entraînement) et souffrent souvent d’un manque d’interprétabilité. Nous avons proposé une méthode visant à optimiser directement l’espace de représentation appris par le modèle. Chaque dimension de la représentation est associée à une classe connue. Une dimension doit être activée avec une certaine valeur lorsque le modèle
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Al, Chami Zahi. "Estimation de la qualité des données multimedia en temps réel." Thesis, Pau, 2021. http://www.theses.fr/2021PAUU3066.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, les fournisseurs de données ont généré et diffusé une grande quantité de données, notamment des images, des vidéos, de l'audio, etc. Dans cette thèse, nous nous concentrerons sur le traitement des images puisqu'elles sont les plus communément partagées entre les utilisateurs sur l'inter-réseau mondial. En particulier, le traitement des images contenant des visages a reçu une grande attention en raison de ses nombreuses applications, telles que les applications de divertissement et de médias sociaux. Cependant, plusieurs défis pourraient survenir au cours de la
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Abad, Alexis. "Ιmagerie interférοmétrique de particules irrégulières pοur l'étude d'écοulements : dévelοppement d'un dispοsitif adaptatif et de méthοdes d'analyse par apprentissage prοfοnd". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMR067.

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Abstract:
L’imagerie interférométrique de particules (IIP) en défaut de mise au point est une technique de granulométrie optique permettant de déterminer la forme et la taille de particules micrométriques : 20 µm − 2 000 µm. Elles peuvent être de nature différentes, par exemple, des cristaux de glace en suspension dans l’atmosphère, des cendres volcaniques, des nuages de grains de sable ou encore des particules de charbon disséminées autour de centrales thermiques. Les exemples précédents ont tous un point commun, ce sont des particules rugueuses, de formes irrégulières et les résultats de ces travaux d
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