Bibliografías temáticas / Réseau de neurones à impulsions

Índice

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

Literatura académica sobre el tema "Réseau de neurones à impulsions"

Autor: Grafiati
Publicado: 16 de noviembre de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Artículos de revistas sobre el tema "Réseau de neurones à impulsions"

1

Lellouch, Laurent. "Chromodynamique quantique sur réseau." Reflets de la physique, no. 79 (October 2024): 4–12. http://dx.doi.org/10.1051/refdp/202479004.

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Resumen
La chromodynamique quantique (QCD) est la théorie qui décrit l’interaction forte, responsable entre autres de la cohésion des noyaux atomiques. Cette interaction devient hautement non linéaire lorsque les particules qui interagissent ont des impulsions relatives inférieures à environ 1 GeV/c. Dans ce régime, ses effets peuvent être calculés dans le formalisme de la QCD sur réseau, à l’aide de simulations massivement parallèles sur des super-ordinateurs. Après une introduction historique à l’interaction forte, cet article explique ce qu’est la QCD et comment sont faits les calculs sur réseau. I
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2

Cognard, Ismaël. "Les pulsars radio : 50 ans de découvertes !" Reflets de la physique, no. 59 (September 2018): 26–31. http://dx.doi.org/10.1051/refdp/201859026.

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Resumen
À la fin des années 1960, des impulsions radio régulières sont découvertes en provenance d'astres de notre galaxie. Analogue à celle d'un phare au bord de la mer, l'émission de ces « pulsars » est interprétée comme le passage d'un faisceau radio collimaté (peu divergent) sur la Terre. Parmi les milliers de pulsars connus aujourd'hui, certains sont dotés d'une stabilité de rotation hors du commun les rendant utilisables pour un grand nombre d'applications en physique fondamentale. Un réseau de pulsars ultra-stables est actuellement utilisé pour chercher la signature des déformations de l'espace
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3

Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz, and Y. El Ghachtoul. "Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels." Revue des sciences de l'eau 9, no. 3 (2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.

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Resumen
Identifier tous les processus physiques élémentaires du cycle hydrologique qui peuvent avoir lieu dans un bassin versant et attribuer à chacun d'eux une description analytique permettant la prévision conduisent à des structures complexes employant un nombre élevé de paramètres difficilement accessibles. En outre, ces processus, même simplifiés, sont généralement non linéaires. Le recours à des modèles à faible nombre de variables, capables de traiter la non-linéarité, s'avère nécessaire. C'est dans cette optique que nous proposons une méthode de modélisation de la relation pluie et débit basée
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4

Do, Trinh-Minh-Tri, and Thierry Artières. "Modèle hybride champ markovien conditionnel et réseau de neurones profond." Document numérique 14, no. 2 (2011): 11–27. http://dx.doi.org/10.3166/dn.14.2.11-27.

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5

Meunier, David, and Hélène Paugam-Moisy. "Simulation d'un amorçage intermodal sur un réseau de neurones impulsionnels." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 1-2 (2005): 375–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.375-388.

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6

Collin, Antoine, Dorothée James, Coralie Monpert, et al. "Modélisation de la bathymétrie par Pléiades Neo en baie de Saint-Malo: transfert radiatif et réseaux de neurones." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 226, no. 1 (2024): 11–19. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2024.683.

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Resumen
Malgré l’intérêt croissant pour la cartographie des fonds marins, seul un quart d’entre eux a pu être levé fidèlement à une résolution de l’ordre du km (30 arc-secondes). Ceci s’explique par les lourds coûts engendrés par les campagnes par bateau (sonar) et/ou par avion (lidar). Ainsi, la bathymétrie dérivée de satellite connaît un essor considérable depuis deux décennies. En fer de lance, l’imagerie multispectrale à très haute résolution spatiale de Pléiades Neo dispose de 6 bandes (4 visibles, 1 red edge, et 1 infrarouge) pourvues d’une résolution spatiale de 1,2 m, surclassant ainsi l’image
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Vazquez, J., M. Zug, D. Bellefleur, B. Grandjean, and O. Scrivener. "Utilisation d'un réseau de neurones pour appliquer le modèle de Muskingum aux réseaux d'assainissement." Revue des sciences de l'eau 12, no. 3 (2005): 577–95. http://dx.doi.org/10.7202/705367ar.

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Resumen
L'application du modèle de Muskingum pour simuler l'écoulement à surface libre dans les canaux d'irrigation a été largement utilisée et validée. Par extension, ce modèle est également employé pour simuler les écoulements en réseau d'assainissement. Or, nous avons pu montrer des erreurs allant jusqu'à 80% du débit de pointe entre le modèle de Muskingum à paramètres fixes et le modèle de référence de Barré de Saint-Venant. Nous proposons une nouvelle paramétrisation du modèle de Muskingum pour l'écoulement en collecteur circulaire en réseau d'assainissement et ceci pour un large domaine de longu
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Marcelin, Jean-Luc, and Assad Kallassy. "Approximation de calculs éléments finis par un nouveau réseau de neurones." Revue Européenne des Éléments Finis 8, no. 2 (1999): 201–27. http://dx.doi.org/10.1080/12506559.1999.10511363.

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Bouazizi, Emna, Roomila Naeck, Daniel D’Amore, et al. "Modélisation numérique de la fragmentation du sommeil par réseau de neurones artificiels." Médecine du Sommeil 12, no. 1 (2015): 22–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2015.01.010.

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10

Bouazizi, E., R. Naeck, D. D’amore, et al. "Modélisation numérique de la fragmentation du sommeil par Réseau de neurones artificiels." Revue des Maladies Respiratoires 32 (January 2015): A210. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2014.10.305.

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Más fuentes

Tesis sobre el tema "Réseau de neurones à impulsions"

1

Soula, Hédi. "Dynamique et plasticité dans les réseaux de neurones à impulsions : étude du couplage temporel réseau / agent / environnement." Lyon, INSA, 2005. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2005ISAL0056/these.pdf.

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Resumen
Dans ce travail, une approche de "vie artificielle" est utilisée pour étudier le support neural des comportements. Un comportement est issu d'une bonne adéquation entre le système de contrôle, les capacités sensori-motrices de l'agent et de l'environnement. Dans un paradigme dynamique, un comportement est ainsi un attracteur dans l'espace perception/action - composé de la dynamique interne du contrôleur et de celle obtenue par l'évolution de l'agent. La dynamique neurale est à l'origine de la dynamique interne. L'apprentissage de comportement revient donc à coupler ces deux dynamiques. Nous in
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2

Godin, Christelle. "Contributions à l'embarquabilité et à la robustesse des réseaux de neurones en environnement radiatif : apprentissage constructif : neurones à impulsions." École nationale supérieure de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse ; 1972-2007), 2000. http://www.theses.fr/2000ESAE0013.

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Resumen
Les réseaux de neurones et plus particulièrement les perceptrons multi-couches sont aujourd'hui largement utilisés pour des tâches de classification. L'environnement radiatif, hostile pour les équipements électroniques, provoque des modifications de leur fonctionnement. Cette thèse explore deux voies dans le but d'obtenir des réseaux de neurones robustes destinés à être embarqués dans des systèmes fonctionnant en environnement radiatif. La première approche est basée sur un nouvel algorithme d'apprentissage constructif, appelé NetLS, qui est une généralisation des algorithmes NetLines et Net S
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3

Wu, Jiaming. "A modular dynamic Neuro-Synaptic platform for Spiking Neural Networks." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASP145.

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Resumen
Que le réseau de neurones soit biologique ou artificiel, il possède une unité de calcul fondamentale : le neurone. Ces neurones, interconnectés par des synapses, forment ainsi des réseaux complexes qui permettent d’obtenir une pluralité de fonctions. De même, le réseau de neurones neuromorphique, ou plus généralement les ordinateurs neuromorphiques, nécessitent également ces deux éléments fondamentaux que sont les neurones et les synapses. Dans ce travail, nous introduisons une unité matérielle neuro-synaptique à impulsions, inspirée de la biologie et entièrement réalisée avec des composants é
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4

Jouni, Zalfa. "Analog spike-based neuromorphic computing for low-power smart IoT applications." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST114.

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Resumen
Avec l'expansion de l'Internet des objets (IoT) et l'augmentation des appareils connectés et des communications complexes, la demande de technologies de localisation précises et économes en énergie s'est intensifiée. Les techniques traditionnelles de machine learning et d'intelligence artificielle (IA) offrent une haute précision dans la localisation par radiofréquence (RF), mais au prix d'une complexité accrue et d'une consommation d'énergie élevée. Pour relever ces défis, cette thèse explore le potentiel de l'informatique neuromorphique, inspirée par les mécanismes du cerveau, pour permettre
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5

Lorrain, Vincent. "Etude et conception de circuits innovants exploitant les caractéristiques des nouvelles technologies mémoires résistives." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS182/document.

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Resumen
Dans cette thèse, nous étudions les approches calculatoires dédiées des réseaux de neurones profonds et plus particulièrement des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). En effet, l'efficacité des réseaux de neurones convolutionnels en font des structures calculatoires intéressantes dans de nombreuses applications. Nous étudions les différentes possibilités d'implémentation de ce type de réseaux pour en déduire leur complexité calculatoire. Nous montrons que la complexité calculatoire de ce type de structure peut rapidement devenir incompatible avec les ressources de l'embarqué. Pour résoud
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6

Firmin, Thomas. "Parallel hyperparameter optimization of spiking neural networks." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2025. http://www.theses.fr/2025ULILB004.

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Resumen
Les Réseaux de Neurones Artificiels (RNAs) sont des modèles prédictifs permettant de résoudre certaines tâches complexes par un apprentissage automatique. Depuis ces trois dernières décennies, les RNAs ont connu de nombreuses avancées majeures. Notamment avec les réseaux de convolution ou les mécanismes d'attention. Ces avancées ont permis le développement de la reconnaissance d'images, des modèles de langage géants ou de la conversion texte-image.En 1943, les travaux de McCulloch et Pitt sur le neurone formel faciliteront la naissance des premiers RNAs appelés perceptrons, et décrits pour la
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Rachdi, Adel. "Développement d'un réseau de neurones biologique." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2001. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk3/ftp04/MQ65389.pdf.

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8

Faouzi, Johann. "Machine learning to predict impulse control disorders in Parkinson's disease." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS048.

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Resumen
Les troubles du contrôle de l'impulsivité sont une classe de troubles psychiatriques caractérisés par des difficultés dans la maîtrise de ses émotions, pensées et comportements. Ces troubles sont courants dans la maladie de Parkinson et associés à une baisse de la qualité de vie des patients ainsi qu'à une augmentation de la charge des aidants. Pouvoir prédire quels sont les sujets les plus à risque de développer ces troubles et quand ces troubles apparaissent est de grande importance. L'objectif de cette thèse est d'étudier les troubles du contrôle de l'impulsivité dans la maladie de Parkinso
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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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Resumen
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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10

Yonaba, Harouna. "Modélisation hydrologique hybride : réseau de neurones - modèle conceptuel." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26583/26583.pdf.

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Más fuentes

Libros sobre el tema "Réseau de neurones à impulsions"

1

Delgado, Guillermo Díaz. Automatisation d'une colonne de flottation de laboratoire et estimation de l'interface à l'aide d'un réseau de neurones. s.n.]., 1996.

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2

Rennes, Université de, ed. Typologie prédictive de consommateurs sur la base de leurs chainages moyens-fins: Une approche par réseau de neurones et algorithme génétique. A.N.R.T. Université Pierre Mendès France Grenoble 2, 1997.

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3

Lynn, Nadel, ed. Neural connections, mental computation. MIT Press, 1990.

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4

Dayhoff, Judith E. Neural network architectures: An introduction. Van Nostrand Reinhold, 1990.

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5

Neural Network Architectures: An Introduction. Van Nostrand Reinhold, 1989.

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Capítulos de libros sobre el tema "Réseau de neurones à impulsions"

1

DE’ FAVERI TRON, Alvise. "La détection d’intrusion au moyen des réseaux de neurones : un tutoriel." In Optimisation et apprentissage. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch8.

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Resumen
La détection d'intrusion est un concept clé dans la sécurité. Elle vise à analyser l'état actuel d'un réseau en temps réel et à identifier les anomalies potentielles qui se produisent dans le système. Un réseau de neurones à réaction formé sur l'ensemble de données NSL-KDD a pour objectif de maximiser la précision de la reconnaissance de nouveaux échantillons de données.
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2

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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Resumen
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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3

JACQUEMONT, Mikaël, Thomas VUILLAUME, Alexandre BENOIT, Gilles MAURIN, and Patrick LAMBERT. "Analyse d’images Cherenkov monotélescope par apprentissage profond." In Inversion et assimilation de données de télédétection. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9142.ch9.

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Resumen
Sur un problème d'analyse de rayonnement gamma à partir d'observations depuis des télescopes à imagerie Cherenkov, ce chapitre présente un modèle de réseau de neurones profond multitâche. Celui-ci permet la reconstruction des paramètres des rayonnements observés. Nous démontrons l’intérêt de l'approche multitâche. Nous montrons également que cette architecture obtient de meilleures performances qu’une méthode d’analyse standard largement utilisée pour cette problématique.
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Actas de conferencias sobre el tema "Réseau de neurones à impulsions"

1

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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