Bibliografías temáticas / Classification des réseaux de neurones

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Libros
  4. Capítulos de libros
  5. Actas de conferencias
  6. Informes

Literatura académica sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Artículos de revistas sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

1

Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Resumen
Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'oc
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2

El kharki, Omar. "Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 210 (April 7, 2015): 23–38. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.259.

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Resumen
Au cours des dernières années, de nombreuses approches avancées de classification, tels que les réseaux de neurones artificiels, arbres de décision, les ensembles flous, etc. ont été largement appliquées à la classification des images satellites. Chaque méthode de classification a son propre mérite. Sélectionner une approche de classification appropriéepour une étude spécifique n'est pas facile. Différents résultats de classification peuvent être obtenus selon le(s) classificateur(s) choisi(s). Dans cet article, nous passons en revue diverses méthodes de classification avec une analyse et étud
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3

Kerkeni, N., R. Ben Cheikh, M. H. Bedoui, F. Alexandre, and M. Dogui. "Classification des stades de sommeil par des réseaux de neurones artificiels hiérarchiques." IRBM 33, no. 1 (2012): 35–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.irbm.2011.12.006.

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4

Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.

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Resumen

 
 La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord
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Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia." Lecturas de Economía, no. 65 (October 29, 2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.

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Resumen
El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del Índice de Precios al Consumidor y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. Las redes neuronales artificiales aparecen como una excelente alternativa para las autoridades monetarias de contar con los mejores modelos para pronosticar la inflación y guiar sus decisiones de política. El presente artículo incorpora algunas innovaciones en la modelación del dinero e inflación q
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HEMRI, Fodhil, and Mhania GUERTI. "Correction Par Réseaux De Neurones Artificiels Des Troubles D’articulé Dentaire Chez Un Locuteur Arabophone." AL-Lisaniyyat 23, no. 1 (2017): 9–25. http://dx.doi.org/10.61850/allj.v23i1.263.

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Resumen
Le but de notre travail est la correction des troubles causés parle port de la prothèse dentaire lors de la prononciation des dixconsonnes dentales de la langue arabe.Pour atteindre cet objectif, nous avons élaboré un corpus demots contenant toutes les consonnes dentales dans les différentespositions qui existent en Arabe (initiale, médiane et finale). Pourcela, nous avons choisi deux ensembles : des Sujets Normaux(SN), comme Référence et des Sujets ayant des troubles de la prononciation, occasionnés par le port de la Prothèse Dentaire (SPD).Pour calculer le Taux de Reconnaissance (TR) des con
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Ruan, S., P. Decazes, and R. Modzelewski. "Contribution des cartes d’activation de classe des réseaux de neurones profonds pour la classification des tumeurs primaires en TEP-FDG." Médecine Nucléaire 44, no. 2 (2020): 133. http://dx.doi.org/10.1016/j.mednuc.2020.01.080.

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Katlane, Faten, and Mohamed Saber Naceur. "La combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitales." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 43–48. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.29.

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L'apparition de capteurs d'observation de la terre ayant une haute résolution spatiale a permis la réalisation de beaucoup d'applications liées à l'analyse de la surface terrestre ou de l'environnement comme le suivi de la végétation, la mise à jour de la cartographie et aussi la gestion des risques.Il existe plusieurs approches pour la détection de changement en imagerie : des méthodes qui se sont fondées sur l'analyse par vecteurs de changement, les détecteurs simples et la régression, des méthodes d'analyse de texture, d'analyse en composantes principales, d'analyse de formes, de différence
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9

Fortin, V., T. B. M. J. Ouarda, P. F. Rasmussen, and B. Bobée. "Revue bibliographique des méthodes de prévision des débits." Revue des sciences de l'eau 10, no. 4 (2005): 461–87. http://dx.doi.org/10.7202/705289ar.

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Resumen
Dans le domaine de la prévision des débits, une grande variété de méthodes sont disponibles: des modèles stochastiques et conceptuels mais aussi des approches plus novatrices telles que les réseaux de neurones artificiels, les modèles à base de règles floues, la méthode des k plus proches voisins, la régression floue et les splines de régression. Après avoir effectué une revue détaillée de ces méthodes et de leurs applications récentes, nous proposons une classification qui permet de mettre en lumière les différences mais aussi les ressemblances entre ces approches. Elles sont ensuite comparée
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-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.

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Más fuentes

Tesis sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

1

Biela, Philippe. "Classification automatique d'observations multidimensionnelles par réseaux de neurones compétitifs." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-469.pdf.

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Resumen
L'objet du travail présenté dans ce mémoire est la classification d'observations multidimensionnelles à l'aide d'outils connexionistes appelés réseaux de neurones compétitifs. Le premier chapitre expose les principales techniques dites classique dédiées à la classification automatique d'un ensemble d'observations. Le second chapitre positionne le champ d'investigation de nos recherches dans le domaine de la classification automatique par réseaux de neurones. Nous y présentons quelques développements récents faits en classification dans le domaine cognitif en distinguant les techniques probabil
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2

Chakik, Fadi El. "Maximum d'entropie et réseaux de neurones pour la classification." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0091.

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Resumen
Cette these s'inscrit dans le cadre de la classification. Elle porte particulierement sur l'etude des methodes basees sur le principe du maximum d'entropie (maxent). Ces approches ont ete utilisees dans le laboratoire leibniz, par exemple, pour apprendre des comportements a un robot autonome. Le but du travail a ete de comparer cette approche a celles basees sur des reseaux de neurones. Une analyse theorique de la classification a permis de montrer qu'il existe une equivalence entre le maxent et l'apprentissage hebbien des reseaux neuronaux. Apprendre les valeurs des poids de ces derniers est
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3

Ayache, Mohammad. "Application des réseaux de neurones à la classification automatisée des grades placentaires." Tours, 2007. http://www.theses.fr/2007TOUR3315.

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Le placenta est un organe provisoire joignant la mère et le fœtus qui transfère l’oxygène et des nutriments de la mère au fœtus et permet l’évacuation de l’anhydride carbonique et des produits du métabolisme du fœtus. Le but de notre travail était d’étudier la fonction de transfert des tissus placentaires selon son développement en se basant sur les images ultrasonores. Nous avons développé au cours de ce travail une nouvelle approche de la classification du développement placentaire en ultrasons par des techniques de traitement d’images avancées basée sur une représentation par réseau neurona
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4

Zaki, Sabit Fawzi Philippe. "Classification par réseaux de neurones dans le cadre de la scattérométrie ellipsométrique." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSES070/document.

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La miniaturisation des composants impose à l’industrie de la micro-électronique de trouver des techniques de caractérisation fiables rapides et si possible à moindre coût. Les méthodes optiques telles que la scattérométrie se présentent aujourd’hui comme des alternatives prometteuses répondant à cette problématique de caractérisation. Toutefois, l’ensemble des méthodes scattérométriques nécessitent un certain nombre d’hypothèses pour assurer la résolution d’un problème inverse et notamment la connaissance de la forme géométrique de la structure à tester. Le modèle de structure supposé conditio
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Gatet, Laurent. "Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2007. http://oatao.univ-toulouse.fr/7595/1/gatet.pdf.

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Grandes lignes : Un réseau de neurones est une architecture paramétrable composée de plusieurs modules appelés neurones. Ils peuvent être utilisés pour compenser des variations non souhaitées de certains phénomènes physiques ou pour effectuer des tâches de discrimination. Un réseau de neurones a été intégré en technologie CMOS basse tension pour être implanté au sein d'un télémètre laser par déphasage. Deux études ont été menées en parallèle. La première consiste à lever l'indétermination sur la mesure de distance déduite de la mesure de déphasage. La seconde étude permet la classification de
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Delsert, Stéphane. "Classification interactive non supervisée de données multidimensionnelles par réseaux de neurones à apprentissage cométitif." Lille 1, 1996. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1996/50376-1996-214.pdf.

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Resumen
L'idée de base de la classification interactive consiste à fournir à l'opérateur humain une représentation plane des données multidimensionnelles et un ensemble d'outils lui permettant de découvrir des groupements ou classes au sein de la population étudiée. Dans ce mémoire, nous étudions l'apport des réseaux de neurones à apprentissage compétitif dans le cadre de la classification interactive non supervisée. Après avoir abordé de manière succincte les méthodes de classification statistiques et neuronales dans le chapitre 1, nous présentons de manière détaillée les réseaux de neurones à appren
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7

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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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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8

Carpentier, Mathieu. "Classification fine par réseau de neurones à convolution." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/35835.

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Resumen
L’intelligence artificielle est un domaine de recherche relativement récent. Grâce à lui, plusieurs percées ont été faites sur une série de problèmes qui étaient autrefois considérés comme très difficiles. La classification fine est l’un de ces problèmes. Cependant, même si résoudre cette tâche pourrait représenter des avancées tant au niveau scientifique qu’au niveau industriel, peu de recherche y a été effectué. Dans ce mémoire, nous abordons la problématique de l’application de la classification fine sur des problèmes concrets, soit la classification d’essence d’arbres uniquement grâce à de
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9

Cazorla, Clément. "Analyse d'images en microscopie par réseaux de neurones dans un contexte frugal." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES028.

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Dans ce manuscrit de thèse, nous explorons l'usage de réseaux de neurones dans un contexte frugal, c'est-à-dire avec peu de données d'entraînement, appliqué à des tâches d'analyse d'images de microscopie. Au cours de ces travaux, j'ai fourni un travail substantiel d'intégration dans des interfaces utilisateur ergonomiques. Celles-ci prennent la forme de plugins Napari, un logiciel open-source de visualisation d'images multi-dimensionnelles. Plus largement, ce travail permet de rapprocher les utilisateurs de microscopes et les technologies d'apprentissage profond, actuellement complexes à appré
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10

Mercadier, Yves. "Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds : application au domaine de la santé." Thesis, Montpellier, 2020. http://www.theses.fr/2020MONTS068.

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Cette thèse porte sur l'analyse de données textuelles dans le domaine de la santé et en particulier sur la classification supervisée multi-classes de données issues de la littérature biomédicale et des médias sociaux.Une des difficultés majeures lors de l'exploration de telles données par des méthodes d'apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d'exemples pour l'entraînement des modèles. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l'étape d'apprentissage. La taille importante des jeux de données rend c
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Más fuentes

Libros sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

1

Personnaz, L. Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification. CNRS Editions, 2003.

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2

Michel, Verleysen, ed. Les réseaux de neurones artificiels. Presses universitaires de France, 1996.

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3

Kamp, Yves. Réseaux de neurones récursifs pour mémoires associatives. Presses polytechniques et universitaires romandes, 1990.

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4

Rollet, Guy. Les RÉSEAUX DE NEURONES DE LA CONSCIENCE - Approche multidisciplinaire du phénomène. Editions L'Harmattan, 2013.

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5

Amat, Jean-Louis. Techniques avancées pour le traitement de l'information: Réseaux de neurones, logique floue, algorithmes génétiques. 2nd ed. Cépaduès-Ed., 2002.

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6

Journées d'électronique (1989 Lausanne, Switzerland). Réseaux de neurones artificiels: Comptes rendus des Journées d'électronique 1989, Lausanne, 10-12 october 1983. Presses polytechniques romande, 1989.

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7

Almeida, Fernando Carvalho de. L'evaluation des risques de défaillance des entreprises à partir des réseaux de neurones insérés dans les systèmes d'aide à la décision. A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1993.

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8

Université de Paris X: Nanterre, ed. L'avènement de la complexité dans la construction des apprentissages: Application à la pédagogie des recherches menées en informatique sur le chaos déterministe et les réseaux de neurones artificiels. A.N.R.T, Université de Lille III, 1996.

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9

Seidou, Ousmane. Modélisation de la croissance de glace de lac par réseaux de neurones artificiels et estimation du volume de la glace abandonnée sur les berges des réservoirs hydroélectriques pendant les opérations d'hiver. INRS--ETE, 2005.

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10

Suzanne, Tyc-Dumont, ed. Le neurone computationnel: Histoire d'un siècle de recherches. CNRS, 2005.

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Capítulos de libros sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

1

Martaj, Dr Nadia, and Dr Mohand Mokhtari. "Réseaux de neurones." In MATLAB R2009, SIMULINK et STATEFLOW pour Ingénieurs, Chercheurs et Etudiants. Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11764-0_17.

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2

Kipnis, C., and E. Saada. "Un lien entre réseaux de neurones et systèmes de particules: Un modele de rétinotopie." In Lecture Notes in Mathematics. Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0094641.

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3

Quenet, B., J. M. Devaud, J. Gascuel, and C. Masson. "Is a Classification of Honeybee Antennal Lobe Neurones Grown in Culture Possible ? - Yes!" In The Neurobiology of Computation. Springer US, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2235-5_20.

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4

MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU, and Zhe ZHU. "Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.

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Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détail
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5

ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER, and Emmanuel TROUVÉ. "Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.

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Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.
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6

ZHANG, Hanwei, Teddy FURON, Laurent AMSALEG, and Yannis AVRITHIS. "Attaques et défenses de réseaux de neurones profonds : le cas de la classification d’images." In Sécurité multimédia 1. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch2.

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Resumen
L’apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux profonds appliqués à la reconnaissance d’images fonctionne extrêmement bien. Néanmoins, il est possible de modifier intentionnellement et très légèrement les images, modifications quasi invisibles à nos yeux, pour leurrer le système de classification et lui faire classer dans une catégorie visuelle erronée tel ou tel contenu. Ce chapitre dresse un panorama de ces attaques intentionnelles, mais aussi des mécanismes de défense visant à les déjouer.
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7

"4. Les réseaux de neurones artificiels." In L'intelligence artificielle. EDP Sciences, 2021. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-2580-6.c006.

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"4. Les réseaux de neurones artificiels." In L'intelligence artificielle. EDP Sciences, 2021. https://doi.org/10.1051/978-2-7598-2579-0.c006.

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WITCZAK, Marcin, Marcin PAZERA, Norbert KUKUROWSKI, and Marcin MRUGALSKI. "Approches floues et réseaux de neurones." In Diagnostic et commande à tolérance de fautes 2. ISTE Group, 2025. https://doi.org/10.51926/iste.9059.ch3.

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Resumen
Ce chapitre présente le concept général de conception de modèles TS et neuromimétiques, combiné à la théorie des observateurs, pour la détection de défauts et l’estimation de capteurs et actionneurs. En vue d’une méthode de FTC prédictive, on propose un observateur robuste obtenu par une approche H∞ et QB. L’efficience de ces méthodes est testée dans le cas d’une commande tolérante aux défauts d’un système bi-rotor.
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BYTYN, Andreas, René AHLSDORF, and Gerd ASCHEID. "Systèmes multiprocesseurs basés sur un ASIP pour l’efficacité des CNN." In Systèmes multiprocesseurs sur puce 1. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9021.ch4.

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Resumen
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) utilisés pour l’analyse des signaux vidéo sont très gourmands en calculs. De telles applications embarquées nécessitent des implémentations efficaces en termes de coût et de puissance. Ce chapitre présente une solution basée sur un processeur de jeu d’instructions spécifique à l’application (ASIP) qui représente un bon compromis entre efficacité et programmabilité.
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Actas de conferencias sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

1

Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens." In 66ème Congrès de la SFCO. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.

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Resumen
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une d
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2

Kim, Lila, and Cédric Gendrot. "Classification automatique de voyelles nasales pour une caractérisation de la qualité de voix des locuteurs par des réseaux de neurones convolutifs." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-82.

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3

Gresse, Adrien, Richard Dufour, Vincent Labatut, Mickael Rouvier, and Jean-François Bonastre. "Mesure de similarité fondée sur des réseaux de neurones siamois pour le doublage de voix." In XXXIIe Journées d’Études sur la Parole. ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-2.

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4

SENECHAL, Nadia, and Giovanni COCO. "Dynamique du trait de côte : approche par réseaux de neurones sur différentes bases de données." In Journées Nationales Génie Cotier - Genie Civil. Editions Paralia, 2024. http://dx.doi.org/10.5150/jngcgc.2024.099.

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5

ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez, and Oihan Allegret. "Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples." In Les journées de l'interdisciplinarité 2023. Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.

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Resumen
Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en c
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6

Walid, Tazarki, Fareh Riadh, and Chichti Jameleddine. "La Prevision Des Crises Bancaires: Un essai de modélisation par la méthode des réseaux de neurones [Not available in English]." In International Conference on Information and Communication Technologies from Theory to Applications - ICTTA'08. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ictta.2008.4529985.

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7

Gendrot, Cedric, Emmanuel Ferragne, and Anaïs Chanclu. "Analyse phonétique de la variation inter-locuteurs au moyen de réseaux de neurones convolutifs : voyelles seules et séquences courtes de parole." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-94.

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Quintas, Sebastião, Alberto Abad, Julie Mauclair, Virginie Woisard, and Julien Pinquier. "Utilisation de réseaux de neurones profonds avec attention pour la prédiction de l’intelligibilité de la parole de patients atteints de cancers ORL." In XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-7.

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Informes sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

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Marsden, Eric, and Véronique Steyer. L’IA et la gestion de la sécurité: enjeux et questions clés. Foundation for an Industrial Safety Culture, 2025. https://doi.org/10.57071/iae289.

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Resumen
L’intelligence artificielle à base d’apprentissage profond, comme l’analyse de données massives, font depuis quelques années l’objet d’avancées scientifiques et technologiques fulgurantes. Ces technologies sont introduites dans de nombreuses situations de travail avec l’espoir d’augmenter la performance et la productivité. Cette dimension de la transition numérique des entreprises et des administrations offre à la fois de nombreuses opportunités, mais aussi des risques, pour les pratiques de gestion de la sécurité industrielle. En effet, si de nombreux avantages sont à attendre de la capacité
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