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Tesis sobre el tema "Apprentissage statistique sur les graphes"

Autor: Grafiati
Publicado: 21 de diciembre de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Rosar, Kós Lassance Carlos Eduardo. "Graphs for deep learning representations." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2020. http://www.theses.fr/2020IMTA0204.

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Resumen
Ces dernières années, les méthodes d'apprentissage profond ont atteint l'état de l'art dans une vaste gamme de tâches d'apprentissage automatique, y compris la classification d'images et la traduction automatique. Ces architectures sont assemblées pour résoudre des tâches d'apprentissage automatique de bout en bout. Afin d'atteindre des performances de haut niveau, ces architectures nécessitent souvent d'un très grand nombre de paramètres. Les conséquences indésirables sont multiples, et pour y remédier, il est souhaitable de pouvoir comprendre ce qui se passe à l'intérieur des architectures d
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De, la Concha Duarte Alejandro David. "Graph-based machine learning for detection tasks on complex systems." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASM009.

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Resumen
Les innovations technologiques récentes ont augmenté notre capacité à surveiller de nombreux aspects de la vie quotidienne ou des phénomènes naturels en collectant et en analysant des données en temps réel provenant de sources multiples. Par exemple, les réseaux de transport surveillent l'affluence des passagers et les retards à chaque station pour améliorer les trajets, tandis que les réseaux modernes de surveillance des risques géologiques déclenchent des alertes précoces pour des événements sismiques.Cette thèse se concentre sur la détection des changements dans les distributions de données
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Dhifli, Wajdi. "Fouille de Sous-graphes Basée sur la Topologie et la Connaissance du Domaine: Application sur les Structures 3D de Protéines." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922209.

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Resumen
Cette thèse est à l'intersection de deux domaines de recherche en plein expansion, à savoir la fouille de données et la bio-informatique. Avec l'émergence des bases de graphes au cours des dernières années, de nombreux efforts ont été consacrés à la fouille des sous-graphes fréquents. Mais le nombre de sous-graphes fréquents découverts est exponentiel, cela est due principalement à la nature combinatoire des graphes. Beaucoup de sous-graphes fréquents ne sont pas pertinents parce qu'ils sont redondants ou tout simplement inutiles pour l'utilisateur. En outre, leur nombre élevé peut nuire ou mê
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Richard, Émile. "Regularization methods for prediction in dynamic graphs and e-marketing applications." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00906066.

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Resumen
Predicting connections among objects, based either on a noisy observation or on a sequence of observations, is a problem of interest for numerous applications such as recommender systems for e-commerce and social networks, and also in system biology, for inferring interaction patterns among proteins. This work presents formulations of the graph prediction problem, in both dynamic and static scenarios, as regularization problems. In the static scenario we encode the mixture of two different kinds of structural assumptions in a convex penalty involving the L1 and the trace norm. In the dynamic s
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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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Resumen
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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Vialatte, Jean-Charles. "Convolution et apprentissage profond sur graphes." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0118/document.

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Resumen
Pour l’apprentissage automatisé de données régulières comme des images ou des signaux sonores, les réseaux convolutifs profonds s’imposent comme le modèle de deep learning le plus performant. En revanche, lorsque les jeux de données sont irréguliers (par example : réseaux de capteurs, de citations, IRMs), ces réseaux ne peuvent pas être utilisés. Dans cette thèse, nous développons une théorie algébrique permettant de définir des convolutions sur des domaines irréguliers, à l’aide d’actions de groupe (ou, plus généralement, de groupoïde) agissant sur les sommets d’un graphe, et possédant des pr
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Kassel, Adrien. "Laplaciens des graphes sur les surfaces et applications à la physique statistique." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112101.

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Resumen
Nous étudions le déterminant du laplacien sur les fibrés vectoriels sur les graphes et l'utilisons, en lien avec des techniques d'analyse complexe discrète, pour comprendre des modèles de physique statistique. Nous calculons certaines constantes de réseaux, construisons des limites d'échelles d'excursions de la marche aléatoire à boucles effacées sur les surfaces, et étudions certains champs gaussiens et processus déterminantaux<br>We study the determinant of the Laplacian on vector bundles on graphs and use it, combined with discrete complex analysis, to study models of statistical physics. W
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Belilovsky, Eugene. "Apprentissage de graphes structuré et parcimonieux dans des données de haute dimension avec applications à l’imagerie cérébrale." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC027.

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Resumen
Cette thèse présente de nouvelles méthodes d’apprentissage structuré et parcimonieux sur les graphes, ce qui permet de résoudre une large variété de problèmes d’imagerie cérébrale, ainsi que d’autres problèmes en haute dimension avec peu d’échantillon. La première partie de cette thèse propose des relaxation convexe de pénalité discrète et combinatoriale impliquant de la parcimonie et bounded total variation d’un graphe, ainsi que la bounded `2. Ceux-ci sont dévelopé dansle but d’apprendre un modèle linéaire interprétable et on démontre son efficacacité sur des données d’imageries cérébrales a
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Brissac, Olivier. "Contributions à l'étude des mécanismes d'apprentissage opérant sur des descriptions à base de graphes." La Réunion, 1996. http://elgebar.univ-reunion.fr/login?url=http://thesesenligne.univ.run/96_S003_Brissac.pdf.

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Resumen
Nous nous intéressons aux mécanismes d'apprentissage symbolique automatique dans le cadre de l'utilisation de langages de description à base de graphes. Notre étude s'articule autour de deux axes: la recherche de régularités dans les descriptions d'exemples, et la re-description de ces exemples à l'aide des régularités extraites. Nous proposons dans un premier temps un modèle basé sur l'utilisation des hypergraphes, qui permet de re-décrire un ensemble de descriptions initiales à partir de régularités précédemment observées sur ces descriptions, sans perte d'information. Nous abordons ensuite
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Allard, Antoine. "Percolation sur graphes aléatoires - modélisation et description analytique -." Thesis, Université Laval, 2014. http://www.theses.ulaval.ca/2014/30822/30822.pdf.

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Resumen
Les graphes sont des objets mathématiques abstraits utilisés pour modéliser les interactions entre les éléments constitutifs des systèmes complexes. Cette utilisation est motivée par le fait qu’il existe un lien fondamental entre la structure de ces interactions et les propriétés macroscopiques de ces systèmes. La théorie de la percolation offre un paradigme de choix pour analyser la structure de ces graphes, et ainsi mieux comprendre les conditions dans lesquelles ces propriétés émergent. Les interactions dans une grande variété de systèmes complexes partagent plusieurs propriétés structurell
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Stanovic, Stevan. "Décimatiοn hiérarchique pοur l'apprentissage sur graphes". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2025. http://www.theses.fr/2025NORMC211.

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Cette thèse s’intéresse au pooling hiérarchique dans les réseaux de neurones sur graphes (GNNs), une opération essentielle visant à réduire la taille des graphes tout en préservant leurs informations pertinentes. Les méthodes existantes reposent généralement soit sur la sélection d’un sous-ensemble de sommets, en supprimant les autres, soit sur un regroupement peu contraint, ignorant la structure initiale du graphe. Ces approches souffrent de plusieurs limitations : perte d’information, absence de prise en compte de la structure initiale du graphe, et densification excessive des graphes réduit
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Durand, Jean-Sébastien. "Apprentissage et rétention des gestes de réanimation cardiorespiratoire : étude statistique sur 36 élèves." Bordeaux 2, 1992. http://www.theses.fr/1992BOR2M158.

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Laloë, Thomas. "Sur quelques problèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00455528.

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Resumen
L'objectif de cette Thèse est d'apporter une contribution au problème de l'apprentissage statistique, notamment en développant des méthodes pour prendre en compte des données fonctionnelles. Dans la première partie, nous développons une approche de type plus proches voisins pour la régression fonctionnelle. Dans la deuxième, nous étudions les propriétés de la méthode de quantification dans des espaces de dimension infinie. Nous appliquons ensuite cette méthode pour réaliser une étude comportementale de bancs d'anchois. Enfin, la dernière partie est dédiée au problème de l'estimation des ensemb
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Maignant, Elodie. "Plongements barycentriques pour l'apprentissage géométrique de variétés : application aux formes et graphes." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4096.

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Une image obtenue par IRM, c'est plus de 60 000 pixels. La plus grosse protéine connue chez l'être humain est constituée d'environ 30 000 acides aminés. On parle de données en grande dimension. En réalité, la plupart des données en grande dimension ne le sont qu'en apparence. Par exemple, de toutes les images que l'on pourrait générer aléatoirement en coloriant 256 x 256 pixels, seule une infime proportion ressemblerait à l'image IRM d'un cerveau humain. C'est ce qu'on appelle la dimension intrinsèque des données. En grande dimension, apprentissage rime donc souvent avec réduction de dimension
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Ayadi, Hèla. "Opérateur de Gauss-Bonnet semi-Fredholm et propriétés spectrales sur les graphes infinis." Nantes, 2015. http://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show.action?id=4e93e5ba-424b-4597-b472-15f4526b70c2.

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Resumen
Dans le contexte des graphes infinis, localement finis et pondérés, nous nous intéressons à l’étude des propriétés de l’opérateur discret de Gauss-Bonnet qui est un opérateur de type Dirac (son carré est l’opérateur Laplacien). Plus précisément, nous donnons une version discrète de la notion importante de non-parabolicité à l’infini introduite par Gilles Carron pour les variétés Riemanniennes non-compactes. De plus, grâce à cette condition notre opérateur est Semi-Fredholm ce qui est utile dans la décomposition de Hodge pour résoudre des problèmes tel que le problème de Kirchhoff. Une autre pa
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Sokol, Marina. "Méthodes d'apprentissage semi-supervisé basé sur les graphes et détection rapide des nœuds centraux." Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00998394.

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Resumen
Les méthodes d'apprentissage semi-supervisé constituent une catégorie de méthodes d'apprentissage automatique qui combinent points étiquetés et données non labellisées pour construire le classifieur. Dans la première partie de la thèse, nous proposons un formalisme d'optimisation général, commun à l'ensemble des méthodes d'apprentissage semi-supervisé et en particulier aux Laplacien Standard, Laplacien Normalisé et PageRank. En utilisant la théorie des marches aléatoires, nous caractérisons les différences majeures entre méthodes d'apprentissage semi-supervisé et nous définissons des critères
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Sokol, Marina. "Méthodes d’apprentissage semi-supervisé basé sur les graphes et détection rapide des nœuds centraux." Thesis, Nice, 2014. http://www.theses.fr/2014NICE4018/document.

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Resumen
Les méthodes d'apprentissage semi-supervisé constituent une catégorie de méthodes d'apprentissage automatique qui combinent points étiquetés et données non labellisées pour construire le classifieur. Dans la première partie de la thèse, nous proposons un formalisme d'optimisation général, commun à l'ensemble des méthodes d'apprentissage semi-supervisé et en particulier aux Laplacien Standard, Laplacien Normalisé et PageRank. En utilisant la théorie des marches aléatoires, nous caractérisons les différences majeures entre méthodes d'apprentissage semi-supervisé et nous définissons des critères
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Hollocou, Alexandre. "Nouvelles approches pour le partitionnement de grands graphes." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE063.

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Resumen
Les graphes sont omniprésents dans de nombreux domaines de recherche, allant de la biologie à la sociologie. Un graphe est une structure mathématique très simple constituée d’un ensemble d’éléments, appelés nœuds, reliés entre eux par des liens, appelés arêtes. Malgré cette simplicité, les graphes sont capables de représenter des systèmes extrêmement complexes, comme les interactions entre protéines ou les collaborations scientifiques. Le partitionnement ou clustering de graphe est un problème central en analyse de graphe dont l’objectif est d’identifier des groupes de nœuds densément intercon
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Tilière, Béatrice de. "Dimères sur les graphes isoradiaux et modèle d'interfaces aléatoires en dimension 2+2." Paris 11, 2004. http://www.theses.fr/2004PA112268.

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Resumen
Le modèle de dimères modélise la répartition de molécules diatomiques à la surface d'un cristal. Nous supposons que le réseau vérifie une condition géométrique appelée isoradialité, et que les arêtes du réseau sont munies de la fonction de poids critique. Le modèle a alors un comportement "critique", il n'a que 2 phases possibles, solide ou liquide, au lieu de 3 en général. Nous obtenons 3 résultats pour le modèle de dimères isoradial. Nous prouvons une formule explicite pour le taux de croissance de la fonction de partition de l'exhaustion naturelle, et pour la mesure de Gibbs d'entropie maxi
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Aucouturier, Jean-Julien. "Dix expériences sur la modélisation du timbre polyphonique." Paris 6, 2006. https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01970963.

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La majorité des systèmes d'indexation de signaux musicaux modélise leur " timbre polyphonique " comme une distribution statistique globale d'attributs spectraux instantanés. Cette thèse remet en cause la validité de ce modèle. Nous construisons des mesures explicites de la similitude timbrale entre deux textures polyphoniques, et montrons que la précision de ce type d'algorithmes est limitée et que leur taux d'erreur résiduel n'est pas accidentel. Notamment, cette classe de mesures tend à créer de faux positifs qui sont toujours les même chansons, indépendamment de la requête de départ: des "
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Gaüzère, Benoît. "Application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction des propriétés des molécules." Caen, 2013. http://www.theses.fr/2013CAEN2043.

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Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce manuscrit, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies dans le cadre de la chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également de combiner ce
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Pouthier, Baptiste. "Apprentissage profond et statistique sur données audiovisuelles dédié aux systèmes embarqués pour l'interface homme-machine." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4019.

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Resumen
Les algorithmes d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine des interfaces Homme-machine. Une nouvelle ère d'algorithmes audiovisuels a vu le jour, élargissant le spectre des cas d'utilisations et renforçant les performances des systèmes traditionnels. Cependant, cette remarquable avancée est entravée par les coûts computationnels ; l'intégration des algorithmes audio-visuels sur des systèmes intégrés représente un défi considérable. Cette thèse se concentre principalement sur cette limitation, adressant l'optimisation des algorithmes audiovisuels à plusieurs niveaux fonctionnels et au
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Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo." Thesis, Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136/document.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. N
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Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. N
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Sevi, Harry. "Analyse harmonique sur graphes dirigés et applications : de l'analyse de Fourier aux ondelettes." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSEN068/document.

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La recherche menée dans cette thèse a pour but de développer une analyse harmonique pour des fonctions définies sur les sommets d'un graphe orienté. À l'ère du déluge de données, de nombreuses données sont sous forme de graphes et données sur ce graphe. Afin d'analyser d'exploiter ces données de graphes, nous avons besoin de développer des méthodes mathématiques et numériquement efficientes. Ce développement a conduit à l'émergence d'un nouveau cadre théorique appelé le traitement de signal sur graphe dont le but est d'étendre les concepts fondamentaux du traitement de signal classique aux gra
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Gabillon, Victor. "Algorithmes budgétisés d'itérations sur les politiques obtenues par classification." Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10032/document.

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Cette thèse étudie une classe d'algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL), appelée « itération sur les politiques obtenues par classification » (CBPI). Contrairement aux méthodes standards de RL, CBPI n'utilise pas de représentation explicite de la fonction valeur. CBPI réalise des déroulés (des trajectoires) et estime la fonction action-valeur de la politique courante pour un nombre limité d'états et d'actions. En utilisant un ensemble d'apprentissage construit à partir de ces estimations, la politique gloutonne est apprise comme le produit d'un classificateur. La politique ainsi prod
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Laloë, Thomas. "Sur quelques problèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé." Phd thesis, Montpellier 2, 2009. http://www.theses.fr/2009MON20145.

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L'objectif de cette Thèse est d'apporter une contribution au problème de l'apprentissage statistique, notamment en développant des méthodes pour prendre en compte des données fonctionnelles. Dans la première partie, nous développons une approche de type plus proches voisins pour la régression fonctionnelle. Dans la deuxième, nous étudions les propriétés de la méthode de quantification dans des espaces de dimension infinie. Nous appliquons ensuite cette méthode pour réaliser une étude comportementale de bancs d'anchois. Enfin, la dernie��re partie est dédiée au problème de l'estimation des ense
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Ben-Hamou, Anna. "Concentration et compression sur alphabets infinis, temps de mélange de marches aléatoires sur des graphes aléatoires." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCC197/document.

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Ce document rassemble les travaux effectués durant mes années de thèse. Je commence par une présentation concise des résultats principaux, puis viennent trois parties relativement indépendantes.Dans la première partie, je considère des problèmes d'inférence statistique sur un échantillon i.i.d. issu d'une loi inconnue à support dénombrable. Le premier chapitre est consacré aux propriétés de concentration du profil de l'échantillon et de la masse manquante. Il s'agit d'un travail commun avec Stéphane Boucheron et Mesrob Ohannessian. Après avoir obtenu des bornes sur les variances, nous établiss
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Cuturi, Marco. "Etude de noyaux de semigroupe sur objets structurés dans le cadre de l’apprentissage statistique." Paris, ENMP, 2005. http://www.theses.fr/2005ENMP1329.

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Les méthodes à noyaux désignent une nouvelle famille d’outis pouvant être utilisée pour diverses tâches de traitement statistique, telles que la classification ou la régression. Ces outils reposent sur le choix à priori d’une fonction de similarité entre paires d’objets traités communément appelées noyau en analyse fonctionnelle. Définir un noyau adéquat est une tâche complexe pour le praticien confronté à des objets structurés comme les graphes, les séquences ou encore les images. Cette thèse présente de larges familles de noyaux génériques, dits noyaux de semigroupe pour mesures, dans un cad
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Trouillon, Théo. "Modèles d'embeddings à valeurs complexes pour les graphes de connaissances." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM048/document.

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L'explosion de données relationnelles largement disponiblessous la forme de graphes de connaissances a permisle développement de multiples applications, dont les agents personnels automatiques,les systèmes de recommandation et l'amélioration desrésultats de recherche en ligne.La grande taille et l'incomplétude de ces bases de donnéesnécessite le développement de méthodes de complétionautomatiques pour rendre ces applications viables.La complétion de graphes de connaissances, aussi appeléeprédiction de liens, se doit de comprendre automatiquementla structure des larges graphes de connaissances
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Bouveyron, Charles. "Contributions à l'apprentissage statistique en grande dimension, adaptatif et sur données atypiques." Habilitation à diriger des recherches, Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00761130.

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Ce mémoire rend compte de mes activités de recherche depuis ma thèse de doctorat. Mes travaux s'inscrivent dans le cadre de l'apprentissage statistique et s'articulent plus précisément autour des quatre thématiques suivantes: * apprentissage statistique en grande dimension, * apprentissage statistique adaptatif, * apprentissage statistique sur données atypiques, * applications de l'apprentissage statistique. Mes contributions à ces quatre thématiques sont décrites en autant de chapitres, numérotés de 2 à 5, pouvant être lus indépendamment. Ce mémoire se veut également être, en quelque sorte, u
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Kalunga, Emmanuel. "Vers des interfaces cérébrales adaptées aux utilisateurs : interaction robuste et apprentissage statistique basé sur la géométrie riemannienne." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLV041/document.

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Au cours des deux dernières décennies, l'intérêt porté aux interfaces cérébrales ou Brain Computer Interfaces (BCI) s’est considérablement accru, avec un nombre croissant de laboratoires de recherche travaillant sur le sujet. Depuis le projet Brain Computer Interface, où la BCI a été présentée à des fins de réadaptation et d'assistance, l'utilisation de la BCI a été étendue à d'autres applications telles que le neurofeedback et l’industrie du jeux vidéo. Ce progrès a été réalisé grâce à une meilleure compréhension de l'électroencéphalographie (EEG), une amélioration des systèmes d’enregistreme
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Sourty, Raphael. "Apprentissage de représentation de graphes de connaissances et enrichissement de modèles de langue pré-entraînés par les graphes de connaissances : approches basées sur les modèles de distillation." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30337.

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Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine en pleine expansion axé sur le développement d'algorithmes et de systèmes permettant de comprendre et de manipuler les données du langage naturel. La capacité à traiter et à analyser efficacement les données du langage naturel est devenue de plus en plus importante ces dernières années, car le volume de données textuelles générées par les individus, les organisations et la société dans son ensemble continue de croître de façon significative. Les graphes de connaissances sont des structures qui encodent des informations sur les entités et le
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Gaüzère, Benoit. "Application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction des propriétés des molécules." Phd thesis, Université de Caen, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00933187.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce manuscrit, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies dans le cadre de la chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également de combiner ce
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Franco, Ana. "Impact de l'expertise linguistique sur le traitement statistique de la parole." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2012. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209565.

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Resumen
L'objectif de ce travail de thèse était de déterminer si l’expertise linguistique peut moduler les capacités d’apprentissage, et plus spécifiquement les capacités d’apprentissage statistique. Il a été démontré que l'utilisation régulière de deux langues par les personnes bilingues a un impact sur les capacités langagières mais également sur le fonctionnement cognitif de manière plus générale. Cependant, on ne sait que très peu concernant les effets du bilinguisme sur les capacités d'apprentissage. L’acquisition du langage repose en partie sur le traitement des régularités statistiques de la pa
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Li, Huihua. "Généralisation de l'ordre et des paramètres de macro-actions par apprentissage basé sur l'explication. Extension de l'apprentissage par explications sur l'ordre partiel." Paris 6, 1992. http://www.theses.fr/1992PA066233.

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Resumen
Les methodes traditionnelles d'apprentissage comme l'apprentissage par macro-actions de fikes et l'apprentissage par explications (ebl) traitent les plans totalement ordonnes. Elles generalisent seulement les actions et les conditions sous lesquelles le plan peut etre applique, mais jamais elles ne transforment l'ordre des actions en un ordre partiel moins strict dans lequel le plan peut aussi etre correctement execute. Une methode est proposee pour construire, a partir d'une sequence d'actions du type strips realisant une conjonction de buts, des macro-actions partiellement ordonnees dont cha
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Ghrissi, Amina. "Ablation par catheter de fibrillation atriale persistante guidée par dispersion spatiotemporelle d’électrogrammes : Identification automatique basée sur l’apprentissage statistique." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4026.

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Resumen
La fibrillation atriale (FA) est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquemment rencontrée dans la pratique clinique. Pour la traiter, l’ablation par cathéter de zones cardiaques jugées responsables de soutenir l’arythmie est devenue la thérapie la plus utilisée. Un nouveau protocole d’ablation se base sur l’identification des zones atriales où les électrogrammes (EGM) enregistrés à l’aide d’un cathéter à électrodes multiples, appelé PentaRay, manifestent des décalages spatiotemporels significatifs sur plusieurs voies adjacentes. Ce phénomène est appelé dispersion spatio-temporelle (DST). L
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Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.

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Resumen
De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au pr
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Pineau, Edouard. "Contributions to representation learning of multivariate time series and graphs." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT037.

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Resumen
Les algorithmes de machine learning sont construits pour apprendre, à partir de données, des modèles statistiques de décision ou de prédiction, sur un large panel de tâches. En général, les modèles appris sont des approximations d'un "vrai" modèle de décision, dont la pertinence dépend d'un équilibre entre la richesse du modèle appris, la complexité de la distribution des données et la complexité de la tâche à résoudre à partir des données. Cependant, il est souvent nécessaire d'adopter des hypothèses simplificatrices sur la donnée (e.g. séparabilité linéaire, indépendance des observations, et
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Papa, Guillaume. "Méthode d'échantillonnage appliqué à la minimisation du risque empirique." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0005.

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Resumen
Dans ce manuscrit, nous présentons et étudions des stratégies d’échantillonnage appliquées, à problèmes liés à l’apprentissage statistique. L’objectif est de traiter les problèmes qui surviennent généralement dans un contexte de données volumineuses lorsque le nombre d’observations et leur dimensionnalité contraignent le processus d’apprentissage. Nous proposons donc d’aborder ce problème en utilisant deux stratégies d’échantillonnage: - Accélérer le processus d’apprentissage en échantillonnant les observations les plus utiles. - Simplifier le problème en écartant certaines observations pour r
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Simonovsky, Martin. "Deep learning on attributed graphs." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1133/document.

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Resumen
Le graphe est un concept puissant pour la représentation des relations entre des paires d'entités. Les données ayant une structure de graphes sous-jacente peuvent être trouvées dans de nombreuses disciplines, décrivant des composés chimiques, des surfaces des modèles tridimensionnels, des interactions sociales ou des bases de connaissance, pour n'en nommer que quelques-unes. L'apprentissage profond (DL) a accompli des avancées significatives dans une variété de tâches d'apprentissage automatique au cours des dernières années, particulièrement lorsque les données sont structurées sur une grille
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Colin, Igor. "Adaptation des méthodes d’apprentissage aux U-statistiques." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0070.

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Resumen
L’explosion récente des volumes de données disponibles a fait de la complexité algorithmique un élément central des méthodes d’apprentissage automatique. Les algorithmes d’optimisation stochastique ainsi que les méthodes distribuées et décentralisées ont été largement développés durant les dix dernières années. Ces méthodes ont permis de faciliter le passage à l’échelle pour optimiser des risques empiriques dont la formulation est séparable en les observations associées. Pourtant, dans de nombreux problèmes d’apprentissage statistique, l’estimation précise du risque s’ef
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Maes, Francis. "Learning in Markov decision processes for structured prediction : applications to sequence labeling, tree transformation and learning for search." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066500.

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Resumen
De nombreux problèmes d'apprentissage supervisé font intervenir des sorties complexes : séquences, arbres ou graphes. La prédiction de sorties structurées pose d'importants défis, liés à la nature combinatoire du problème. Dans cette thèse, je propose une nouvelle formulation basée sur le cadre des processus de décision Markoviens. Cette formulation permet d'utiliser des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour traiter des problèmes particulièrement complexes qu'aucun algorithme n'était en mesure de résoudre jusqu'alors. La validation est effectuée sur deux tâches: l'étiquetage de séq
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Mahé, Pierre. "Fonctions noyaux pour molécules et leur application au criblage virtuel par machines à vecteurs de support." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2006. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00002191.

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La recherche thérapeutique a de plus en plus recours à des techniques de modélisation, dites de criblage virtuel, visant à corréler la structure d'une molécule avec ses propriétés biologiques. En particulier, l'utilisation de modèles prédictifs quantifiant la toxicité d'une molécule ou son activité vis à vis d'une cible thérapeutique, permet de réduire de manière considérable le temps et les coûts nécessaires à la mise au point de nouveaux médicaments. Nous nous proposons d'aborder ce problème dans le cadre des méthodes à noyaux, qui permettent de construire de tels modèles de manière efficace
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Pierrefeu, Amicie de. "Apprentissage automatique avec parcimonie structurée : application au phénotypage basé sur la neuroimagerie pour la schizophrénie." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS329/document.

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La schizophrénie est un trouble mental, chronique et invalidant caractérisé par divers symptômes tels que des hallucinations, des épisodes délirants ainsi que des déficiences dans les fonctions cognitives. Au fil des ans, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) a été de plus en plus utilisée pour mieux comprendre les anomalies structurelles et fonctionnelles inhérentes à ce trouble. Les progrès récents en apprentissage automatique et l'apparition de larges bases de données ouvrent maintenant la voie vers la découverte de biomarqueurs pour le diagnostic/ pronostic assisté par ordinateur. Comp
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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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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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Bordes, Antoine. "Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs Supports sur de Grandes Masses de Données." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00464007.

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Resumen
Internet ainsi que tous les moyens numériques modernes disponibles pour communiquer, s'informer ou se divertir génèrent des données en quantités de plus en plus importantes. Dans des domaines aussi variés que la recherche d'information, la bio-informatique, la linguistique computationnelle ou la sécurité numérique, des méthodes automatiques capables d'organiser, classifier, ou transformer des téraoctets de données apportent une aide précieuse. L'apprentissage artificiel traite de la conception d'algorithmes qui permettent d'entraîner de tels outils à l'aide d'exemples d'apprentissage. Utiliser c
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Dumora, Christophe. "Estimation de paramètres clés liés à la gestion d'un réseau de distribution d'eau potable : Méthode d'inférence sur les noeuds d'un graphe." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0325.

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Resumen
L'essor des données générées par les capteurs et par les outils opérationnels autour de la gestion des réseaux d'alimentation en eau potable (AEP) rendent ces systèmes de plus en plus complexes et de façon générale les événements plus difficiles à appréhender. L'historique de données lié à la qualité de l’eau distribuée croisé avec la connaissance du patrimoine réseau, des données contextuelles et des paramètres temporels amène à étudier un système complexe de par sa volumétrie et l'existence d'interactions entre ces différentes données de natures diverses pouvant varier dans le temps et l’esp
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Khaleghi, Azadeh. "Sur quelques problèmes non-supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920333.

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Resumen
Cette thèse est consacrée à l'analyse théorique de problèmes non supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes. Plus particulièrement, nous abordons les deux problèmes fondamentaux que sont le problème d'estimation des points de rupture et le partitionnement de séries temporelles. Ces problèmes sont abordés dans un cadre extrêmement général où les données sont générées par des processus stochastiques ergodiques stationnaires. Il s'agit de l'une des hypothèses les plus faibles en statistiques, comprenant non seulement, les hypothèses de modèles et les hypothèses paramétriqu
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Owusu, Patrick Asante. "Modélisation de dépendances dans des séries temporelles co-évolutives." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0104.

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Resumen
Les recherches actuelles en analyse des séries temporelles montrent qu'il existe des approches formelles insuffisantes pour modéliser les dépendances de plusieurs séries temporelles ou de séries temporelles co-évolutives à mesure qu'elles changent au fil du temps. Dans cette thèse, nous développons une approche formelle pour analyser la temporalité et l'évolution des dépendances via les définitions de sous-séries temporelles, où une sous-série temporelle est un segment des données de la série temporelle originale. Nous concevons une approche basée sur le principe des fenêtres glissantes pour a
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