Academic literature on the topic 'Réseaux neuronaux bayésiens'

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Journal articles on the topic "Réseaux neuronaux bayésiens"

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Schaer, Eric, Jean-Marc Commenge, Laurent Perrin, and André Laurent. "Education 4.0 : défi de la révolution digitale dans l’actualisation des connaissances et compétences des cursus de génie des procédés." MATEC Web of Conferences 407 (2025): 03001. https://doi.org/10.1051/matecconf/202540703001.

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Abstract:
Les technologies de gestion des données, les techniques de communication et de connexion et les innovations de rupture de l’industrie 4.0 des procédés impliquent de disposer d’une population compétentes d’opérateurs, de techniciens et d’ingénieurs maîtrisant la mise en oeuvre et les conséquences de ces technologies numériques. Cet article propose d’examiner le curriculum d’enseignement en formation initiale des compétences actualisées requises des acteurs du domaine industriel du génie chimique et du génie des procédés pour s’adapter aux besoins industriels et aux évolutions sociétales générés
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Dissertations / Theses on the topic "Réseaux neuronaux bayésiens"

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Michon, Arthur. "Méthodes d'apprentissage pour l'amélioration des récepteurs MIMO/NOMA basés sur des algorithmes bayésiens itératifs." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP041.

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Abstract:
Les communications modernes nécessitent des débits toujours plus élevés et la capacité de connecter simultanément un nombre croissant d'appareils. Pour répondre à ces exigences, les méthodes multi-antennes ont gagné en popularité ces dernières années. La structure du modèle induite par ce type de communication peut être représentée sous la forme d'un graphe de facteurs, ce qui permet de définir des algorithmes de type "message-passing" basés sur l'inférence variationnelle pour la détection des symboles transmis. Ces algorithmes sont itératifs et convergent vers des performances proches du crit
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Rossi, Simone. "Improving Scalability and Inference in Probabilistic Deep Models." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS042.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a atteint un niveau de maturité suffisant pour devenir le choix privilégié pour résoudre les problèmes liés à l'apprentissage automatique ou pour aider les processus de prise de décision.En même temps, l'apprentissage profond n'a généralement pas la capacité de quantifier avec précision l'incertitude de ses prédictions, ce qui rend ces modèles moins adaptés aux applications critiques en matière de risque.Une solution possible pour résoudre ce problème est d'utiliser une formulation bayésienne ; cependant, bien que cette solution soit él
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Labatut, Vincent. "Réseaux causaux probabilistes à grande échelle : un nouveau formalisme pour la modélisation du traitement de l'information cérébrale." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005190.

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Abstract:
La compréhension du fonctionnement cérébral passe par l'étude des relations entre les structures cérébrales et les fonctions cognitives qu'elles implémentent. Les études en activation, qui permettent d'obtenir, grâce aux techniques de neuroimagerie fonctionnelle, des données sur l'activité cérébrale pendant l'accomplissement d'une tâche cognitive, visent à étudier ces liens. Ces études, ainsi que de nombreux travaux chez l'animal, suggèrent que le support neurologique des fonctions cognitives est constitué de réseaux à grande échelle d'aires corticales et de régions sous-corticales interconnec
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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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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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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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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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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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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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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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More sources

Books on the topic "Réseaux neuronaux bayésiens"

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E, Nicholson Ann, ed. Bayesian artificial intelligence. Chapman & Hall/CRC, 2004.

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E, Nicholson Ann, ed. Bayesian artificial intelligence. 2nd ed. CRC Press, 2011.

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Réseaux bayésiens. 3rd ed. Eyrolles, 2007.

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Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press, 2007.

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5

Pattern recognition and neural networks. Cambridge University Press, 1996.

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Korb, Kevin B., and Ann E. Nicholson. Bayesian Artificial Intelligence. Taylor & Francis Group, 2003.

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7

Bayesian Artificial Intelligence. Taylor & Francis Group, 2023.

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Nielsen, Thomas D., and Finn V. Jensen. Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer New York, 2010.

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