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Rozprawy doktorskie na temat „Réseaux neuronaux pour les graphs”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 7 września 2024
Data aktualizacji: 31 lipca 2025

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Hafidi, Hakim. "Robust machine learning for Graphs/Networks." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT004.

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Streszczenie:
Cette thèse aborde les progrès de l’apprentissage des représentation des nœuds d’ungraphe, en se concentrant sur les défis et les opportunités présentées par les réseaux de neuronespour graphe (GNN). Elle met en évidence l’importance des graphes dans la représentation dessystèmes complexes et la nécessité d’apprendre des représentations de nœuds qui capturent à la fois les caractéristiques des nœuds et la structure des graphes. L’ étude identifie les problèmes clés des réseaux de neurones pour graphe, tels que leur dépendance à l’ ´égard de données étiquetées de haute qualité, l’incohérence de
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Carboni, Lucrezia. "Graphes pour l’exploration des réseaux de neurones artificiels et de la connectivité cérébrale humaine." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2023. http://www.theses.fr/2023GRALM060.

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L'objectif principal de cette thèse est d'explorer la connectivité cérébrale et celle des réseaux de neurones artificiels d'un point de vue de leur connectivité. Un modèle par graphes pour l'analyse de la connectivité structurelle et fonctionnelle a été largement étudié dans le contexte du cerveau humain mais, un tel cadre d'analyse manque encore pour l'analyse des systèmes artificiels. Avec l'objectif d'intégrer l'analyse de la connectivité dans les système artificiels, cette recherche se concentre sur deux axes principaux. Dans le premier axe, l'objectif principal est de déterminer une carac
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Khalife, Sammy. "Graphes, géométrie et représentations pour le langage et les réseaux d'entités." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX055.

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Le traitement informatique des objets qui nous entourent, naturels ou créés par l'homme, demande toujours de passer par une phase de traduction en entités traitables par des programmes. Le choix de ces représentations abstraites est toujours crucial pour l'efficacité des traitements et est le terrain d'améliorations constantes. Mais il est un autre aspect émergeant : le lien entre l'objet à représenter et "sa" représentation n'est pas forcément bijectif ! Ainsi la nature ambiguë de certaines structures discrètes pose problème pour la modélisation ainsi que le traitement et l'analyse à l'aide d
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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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Bekkouch, Imad Eddine Ibrahim. "Auxiliary learning & Adversarial training pour les études des manuscrits médiévaux." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUL014.

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Cette thèse se situe à l'intersection de la musicologie et de l'intelligence artificielle, et vise à exploiter l'IA pour aider les musicologues dans leur travail répétitif, comme la recherche d'objets dans les manuscrits du musée. Nous avons annoté quatre nouveaux ensembles de données pour l'étude des manuscrits médiévaux : AMIMO, AnnMusiconis, AnnVihuelas et MMSD. Dans la deuxième partie, nous améliorons les performances des détecteurs d'objets en utilisant des techniques de Transfer learning et de Few Shot Object Detection.Dans la troisième partie, nous discutons d'une approche puissante de
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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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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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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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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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Hladiš, Matej. "Réseaux de neurones en graphes et modèle de langage des protéines pour révéler le code combinatoire de l'olfaction." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5024.

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Les mammifères identifient et interprètent une myriade de stimuli olfactifs par un mécanisme de codage complexe reposant sur la reconnaissance des molécules odorantes par des centaines de récepteurs olfactifs (RO). Ces interactions génèrent des combinaisons uniques de récepteurs activés, appelées code combinatoire, que le cerveau humain interprète comme la sensation que nous appelons l'odeur. Jusqu'à présent, le grand nombre de combinaisons possibles entre les récepteurs et les molécules a empêché une étude expérimentale à grande échelle de ce code et de son lien avec la perception des odeurs.
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Aissa, Wafa. "Réseaux de modules neuronaux pour un raisonnement visuel compositionnel." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2023. http://www.theses.fr/2023HESAC033.

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Cette thèse de doctorat porte sur le raisonnement visuel compositionnel. Lorsqu'on présente une paire image-question à un modèle de réseau de neurones, notre objectif est que le modèle réponde à la question en suivant une chaîne de raisonnement définie par un programme. Nous évaluons la capacité de raisonnement du modèle dans le cadre de la Question Réponse Visuelle (QRV). La QRV compositionnelle décompose les questions complexes en sous-problèmes modulaires plus simples. Ces sous-problèmes incluent des compétences de raisonnement telles que la détection d'objets et d'attributs, la détection d
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Foucher, Christophe. "Analyse et amélioration d'algorithmes neuronaux et non neuronaux de quantification vectorielle pour la compression d'images." Rennes 1, 2002. http://www.theses.fr/2002REN10120.

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Dans le contexte de l'imagerie satellite, nous avons travaillé sur la quantification vectorielle (QV) qui permet un meilleur compromis qualité/compression avec un codage à longueur fixe, plus robuste. Pour guider le choix d'un algorithme, nous avons en analysé plusieurs selon leurs caractéristiques de fonctionnement et leurs performances. Certains ont été simulés sur des images réelles. Un point faible de la QV est la complexité algorithmique du codage. Les évaluations ont confirmé l'intérêt des techniques de QV avec contrainte pour la réduire mais au détriment de la qualité. C'est pourquoi no
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Henniges, Philippe. "PSO pour l'apprentissage supervisé des réseaux neuronaux de type fuzzy ARTMAP." Mémoire, École de technologie supérieure, 2006. http://espace.etsmtl.ca/508/1/HENNIGES_Pihilippe.pdf.

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Dans ce mémoire, nous avons étudié les divers comportements d'un type de réseau de neurones en particulier, soit le réseau fuzzy ARTMAP (FAM), dans le but de développer une stratégie d'apprentissage spécialisée pour ce type de réseau. Pour ce faire, nous avons observé les effets de plusieurs caractéristiques sur ce type de réseau, soit: la taille de la base de données d'entraînement, les stratégies d'apprentissage standard, la technique de normalisation, la structure du chevauchement, la polarité du MatchTracking ainsi que l'influence des paramètres internes du réseau fuzzy ARTMAP. Ces effet
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Quélavoine, Régis. "Etude de l'apprentissage et des structures des réseaux de neurones multicouches pour l'analyse de données." Avignon, 1997. http://www.theses.fr/1997AVIG0002.

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Le probleme de la reconnaissance automatique des signaux transitoires en acoustique sous-marine est tres delicat : on ne connait pas les parametres pertinents, encore moins les regles de decision des experts humains qui ne sont pas infaillibles ! Les reseaux neuromimetiques sont capables de realiser en partie cette tache complexe, mais ils souffrent d'une image de boite noire qui rend l'utilisateur mefiant : quelles sont les regles de decision simulees ? Correspondent-elles a ce que nous attendons ? Pour repondre a ces questions, nous nous sommes interesses a l'etude de l'apprentissage et des
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Vo, Thi Quynh Trang. "Algorithms and Machine Learning for fair and classical combinatorial optimization." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2024. http://www.theses.fr/2024UCFA0035.

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L'optimisation combinatoire est un domaine des mathématiques dans lequel un problème consiste à trouver une solution optimale dans un ensemble fini d'objets. Elle a des applications cruciales dans de nombreux domaines. Le branch-and-cut est l'un des algorithmes les plus utilisés pour résoudre exactement des problèmes d'optimisation combinatoire. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les aspects informatiques du branch-and-cut et plus particulièrement, sur deux aspects importants de l'optimisation combinatoire: l'équité des solutions et l'intégration de l'apprentissage automatique. Dans l
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Maktoobi, Sheler. "Couplage diffractif pour réseaux de neurones optiques." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCD019.

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Les réseaux photoniques à haute performance peuvent être considérés comme des supports pour les futurs systèmes de calcul. Contrairement à l'électronique, les systèmes photoniques offrent des avantages intéressants, par exemple la possibilité de réaliser des réseaux complètement parallèles. Récemment, les réseaux de neurones ont attiré l'attention de la communauté photonique. L'une des difficultés les plus importantes, en matière de réseaux photoniques parallèles à grande échelle, est la réalisation des connexions. La diffraction est exploitée ici comme méthode pour traiter les connexions entr
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Kara, Reda. "Une Approche modulaire du réseau de neurones CMAC pour la commande d'un système robot-vision." Mulhouse, 2002. http://www.theses.fr/2002MULH0704.

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Ce travail de thèse explore les capacités des réseaux de neurones à estimer les fonctions robotiques pour réaliser des contrôleurs performants. Nous proposons une approche de l'asservissement visuel dite adaptative qui repose sur l'utilisation du réseau de neurones CMAC ("Cerebellar Model Articulation Controller"). En dépit des propriétés attractives, ce réseau présente deux problèmes : une sortie discrète, ainsi qu'une taille liée directement à la précision souhaitée. De ce fait, nous avons formalisé 2 architectures neuronales modulaires : le réseau HCMAC ("Hierarchical CMAC") et le réseau AL
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Alché-Buc, Florence d'. "Modèles neuronaux et algorithmes constructifs pour l'apprentissage de règles de décision." Paris 11, 1993. http://www.theses.fr/1993PA112468.

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La thèse porte sur l'apprentissage supervisé de règles de classification et de contrôle des méthodes neuronales. Il s'agit, d'une part, de proposer des architectures neuronales adaptées pour l'inférence et le codage de règles et d'autre part, de développer des algorithmes d'apprentissage et de construction de ces réseaux. Deux travaux sont présentés : le premier travail concerne l'apprentissage de règles de contrôle par un réseau Neuroflou multicouches formellement équivalent à un contrôleur flou. Un algorithme d'apprentissage est proposé pour déterminer les paramètres du réseau : il est fondé
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Maghrebi, Fatine. "Modèles de réseaux de neurones pour la commande des carrefours à feux." Paris 1, 1994. http://www.theses.fr/1994PA010082.

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Bétrouni, Mohamed. "Réseaux de neurones pour la projection plane de données multidimensionnelles et pour le suivi de procédés industriels." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-21.pdf.

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Ce travail présente une synthèse des méthodes de projection plane basées sur des architectures neuronales à apprentissages non supervisés. Selon leurs architectures et leurs techniques d'apprentissages, les réseaux réalisent une analyse en composantes principales linéaire (apprentissage par la règle de Hebb) ou non linéaire (apprentissage par la rétropropagation du gradient). Notre contribution concerne la sélection automatique du nombre de neurones sur les couches cachées par des critères informationnels. Nous avons exploité les réseaux de neurones dans le cadre de deux applications industrie
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Colnet, Brigitte. "Approches neuromimétiques pour la localisation de sources acoustiques." Nancy 1, 1995. http://www.theses.fr/1995NAN10415.

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Streszczenie:
Cette thèse propose des solutions neuromimétiques originales au problème de la localisation de sources acoustiques. Nous considérons un modèle de propagation d'ondes planes. L'information pertinente est une information spatio-temporelle : la connaissance du retard de propagation entre les capteurs permet de retrouver la direction d'arrivée du signal. Pour traiter ce type d'informations, le temps doit être codé dans les réseaux de neurones. Deux représentations sont envisagées : la représentation externe, où le temps apparaît comme une dimension supplémentaire de l'espace d'entrée, et la représ
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Novytskyy, Dmytro. "Méthodes géométriques pour la mémoire et l'apprentissage." Toulouse 3, 2007. http://www.theses.fr/2007TOU30152.

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Cette thèse est consacrée aux méthodes géométriques dans l'optimisation, l'apprentissage et les réseaux neuronaux. Dans beaucoup de problèmes de l'apprentissage (supervises et non supervises), de la reconnaissance des formes, et du groupage, il y a un besoin de tenir en compte de la structure interne (intrinsèque) de l'espace fondamental, qui n'est pas toujours euclidien. Pour les variétés Riemanniennes nous construisons des algorithmes pour la méthode de Newton, les méthodes de gradients conjugues, et certaines méthodes non-lisses d'optimisation comme r-algorithme. A cette fin nous développon
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Monrocq, Christophe. "Approche probabiliste pour l'élaboration et la validation de systèmes de décision : application aux réseaux neuronaux." Paris 9, 1994. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1994PA090012.

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Cette thèse étudie les liens entre l'apprentissage supervisé et la régression. Comme exemple d'application, nous avons choisi les réseaux neuronaux de type perceptron multicouches pour résoudre des problèmes de discrimination et plus généralement d'approximation de fonctions. L'approche qui consiste à relier l'apprentissage supervisé et la régression, possède deux avantages: d'une part elle permet d'expliquer comment le formalisme de la théorie bayésienne de la décision peut être introduit dans le cadre de la discrimination; d'autre part elle permet d'utiliser des outils issus de la statistiqu
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Rochel, Olivier. "Une approche événementielle pour la modélisation et la simulation de réseaux de neurones impulsionnels." Nancy 1, 2004. http://www.theses.fr/2004NAN10004.

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Cette thèse est bâtie sur le constat de l'absence d'outils génériques adaptés à la modélisation et la simulation de grands réseaux de neurones impulsionnels. Une première partie de la thèse est consacrée à la présentation des modèles existants. Dans ces modèles, les impulsions se traduisent par des discontinuités dans la dynamique des neurones. Ces discontinuités sont à la source de difficultés de modélisation et de simulation. Nous présentons dans une seconde partie une nouvelle approche, basée sur la notion de système à événements discrets, utilisant le formalisme DEVS. Elle permet de prendr
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Malek, Maria. "Un modèle hybride de mémoire pour le raisonnement à partir de cas." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1996. http://www.theses.fr/1996GRE10186.

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Nous étudions dans cette thèse les notions liées à la mémoire dans les systèmes de raisonnement à partir de cas (RàPC) et dans les réseaux neuronaux à base de prototypes. Nous détaillons les différents modèles de mémoire proposés dans la littérature des systèmes utilisant le RàPC et nous analysons les avantages ainsi que les inconvénients posés par ces modèles. Cette analyse nous conduit à étudier également les approches connexionnistes pour la modélisation de la mémoire et plus particuliérement des réseaux de neurones à base de prototypes. A partir de l'étude et de l'analyse de plusieurs modè
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Bigot, Pascal. "Utilisation des réseaux de neurones pour la télégestion des réseaux techniques urbains." Lyon 1, 1995. http://www.theses.fr/1995LYO10036.

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La telegestion des reseaux techniques urbains fait appel a des techniques de reconnaissance de formes: etant donnee une image de l'etat du reseau, determiner si il fonctionne correctement ou non. Une methode employee pour resoudre ce type de probleme fait appel aux reseaux de neurones. Nous definissons une methodologie de construction de l'architecture employee afin d'obtenir des capacites de generalisation satisfaisantes. On s'oriente vers un reseau multicouches et l'algorithme de retropropagation du gradient. Nous precisons aussi une methodologie d'elaboration des bases d'apprentissage qui t
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Zaïdi, Abdelaziz. "Intégration des réseaux bayésiens et bond graphs pour la supervision des systèmes dynamiques." Thesis, Lille 1, 2012. http://www.theses.fr/2012LIL10035/document.

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La supervision des processus industriels critiques est une tâche complexe qui nécessite des algorithmes robustes. La littérature montre un intérêt croissant des approches graphiques à cause de la simplicité de l’implémentation des algorithmes dérivés. Le diagnostic à base de modèle est une méthode qui devient de plus en plus utilisée à cause de la richesse des méthodes graphiques et structurelles permettant la modélisation des processus complexes et ne nécessitent pas une phase d’apprentissage en ligne. L’outil bond graph (BG) par ses propriétés graphique et multidisciplinaire est un outil pui
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Robitaille, Louis-Emile. "Réseaux de neurones pour l'apprentissage de la préférence en microscopie super-résolution." Master's thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/68744.

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Pendant plusieurs années, la microscopie à fluorescence a été limitée par le phénomène de diffraction. Or, pour étudier des phénomènes dynamiques à l’intérieur des cellules, une résolution nanométrique est souvent nécessaire. Pour ce faire, une avancée importante pour la microscopie super-résolution fut l’invention du microscope à déplétion par émission stimulée(STED pour STimulated-Emission-Depletion) (Hell and Wichmann, 1994). Si la microscopieSTED permet d’atteindre la précision nanométrique, celle-ci consiste en une technique extrêmement sophistiquée et son utilisation requiert des connais
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Pujol, Hubert. "Réseau d'interconnexion haut débit pour les architectures parallèles connexionnistes." Paris 11, 1994. http://www.theses.fr/1994PA112192.

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La taille des réseaux de neurones formels croit rapidement d'année en année. Si le parallélisme massif des architectures permet d'atteindre des puissances de calcul satisfaisantes, la réalisation des communications devient critique. Le cross bar, généralement utilisé dans les machines spécialisées pour les réseaux de neurones formels, ne peut suivre cette évolution. Le but de cette thèse est de concevoir un réseau d'interconnexion réalisable pour les architectures parallèles connexionnistes. Pour cela, j'ai d'abord identifié les primitives de communications induites par les graphes de réseaux
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El, Aidi Chafei. "Relations structure-odeur pour des composés aromatiques : comparaison entre analyses multivariées et réseaux neuronaux." Lyon 1, 1997. http://www.theses.fr/1997LYO10213.

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Notre but etait d'etablir des relations structure-odeur pour plusieurs familles chimiques et de comparer les performances des methodes statistiques lineaires (analyse discriminante, analyse en composantes principales et analyse des correspondances) avec celles de methodes non lineaires, en particulier les reseaux de neurones. Dans la premiere partie, 105 molecules (indanes, tetralines, nitrobenzenes) dont certaines possedent une odeur de musc ont ete etudiees. Les structures ont ete decrites a partir d'un squelette commun, en decrivant chaque substituant par un descripteur d'encombrement steri
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Nocera, Pascal. "Utilisation conjointe de réseaux neuronaux et de connaissances explicites pour le décodage acoustico-phonétique." Avignon, 1992. http://www.theses.fr/1992AVIG0102.

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Les travaux presentes dans cet ouvrage sont consacres a l'application de methodes connexionnistes dans un systeme de decodage acoustico-phonetique (dap). Ce n'est que depuis quelques annees, que les reseaux neuronaux sont utilises dans de nombreux domaines. Une etude comparative des modeles les plus courants est effectuee en se basant sur une definition generale. La parole est un domaine d'application qui est souvent aborde pour la validation des theories neuromimetiques. Cependant, de nombreuses caracteristiques de cette activite humaine, telles que l'imparfaite connaissance du domaine, la di
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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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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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Mousset, Paul. "Modèles neuronaux pour la représentation et l'appariement d'objets géotextuels." Thesis, Toulouse 3, 2020. http://www.theses.fr/2020TOU30042.

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Stimulée par l'usage intensif des téléphones mobiles, l'exploitation conjointe des données textuelles et des données spatiales présentes dans les objets géotextuels (p. ex. tweets, photos Flickr, critiques de points d'intérêt) est devenue la pierre angulaire à de nombreuses applications utilisées quotidiennement, telles que la gestion de crise, l'assistance touristique ou la recommandation de points d'intérêts (POIs). Du point de vue scientifique, ces tâches reposent de façon critique sur la représentation d'objets spatiaux et la définition de fonctions d'appariement entre ces objets. Dans de
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Lorquet, Vincent. "Etude d'un codage semi-distribué adaptatif pour les réseaux multi-couches. Application au diagnostic, à la modélisation et à la commande." Paris, ENST, 1992. http://www.theses.fr/1992ENST0025.

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Le developpement d'un modele neuronal efficace et aisement utilisable passe par deux points clefs: ses performances en apprentissage et en generalisation, et sa facilite d'utilisation. C'est le plus souvent par le biais de l'algorithme d'apprentissage et de l'architecture que l'on tente d'ameliorer ces aspects. Pour notre part, nous avons aborde ce probleme en nous interessant a la maniere dont l'information est representee aux entrees/sorties du reseau. Il s'agit en effet d'un point capital non seulement dans le domaine des reseaux neuronaux, mais egalement dans tout ce qui a trait aux method
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Forgez, Christophe. "Méthodologie de modélisation et de commande par réseaux de neurones pour des dispositifs électrotechniques non linéaires." Lille 1, 1998. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1998/50376-1998-309.pdf.

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Le domaine de l'electrotechnique recele differents types de phenomenes non lineaires de par la construction et la constitution des machines ou leurs alimentations. Bon nombre de methodes capables de les traiter existent, mais souffrent de ne pas apporter de solutions universelles tant en modelisation qu'en commande les travaux rassembles dans ce memoire proposent un formalisme de modelisation et de commande de systemes electrotechniques en utilisant les reseaux artificiels de neurones. Nous nous sommes efforces d'appliquer les proprietes d'apprentissage des reseaux neuronaux a differents pheno
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Kuhn, Daniel. "Une approche neuronale pour l'asservissement visuel d'un robot manipulateur." Mulhouse, 1997. http://www.theses.fr/1997MULH0477.

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Streszczenie:
Nous montrons les possibilités offertes par les techniques neuromimétiques dans le domaine du contrôle robotique par boucle de retour d'informations visuelles (vision monoculaire et stéréoscopique). Notre étude porte sur l'optimisation des performances en apprentissage des réseaux neuronaux et sur la mise en œuvre d'un concept de coopération entre réseaux. Pour parvenir à ce but et ainsi surmonter les limitations inhérentes aux modèles utilisés, nous avons établi un formalisme approprié : le Neuro-Module. Cette nouvelle approche rend l'application des réseaux neuromimétiques plus réaliste en r
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Bourgeois, Yoann. "Les réseaux de neurones artificiels pour mesurer les risques économiques et financiers." Paris, EHESS, 2003. http://www.theses.fr/2003EHES0118.

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L'objectif de cette thèse est de fournir des méthodologies complètes pour résoudre des problèmes de prédiction et de classification en économie et en finance en utilisant les réseaux de neurones artificiels. Notre travail contribue à établir une méthodologie statistique des réseaux de neurones à plusieurs niveaux, comme le montre l'organisation de la thèse. Nous avons procédé en quatre chapitres. Le premier chapitre décrit la méthodologie de la modélisation des variables quantitatives ou qualitatives avec des réseaux neuronaux supervisés et non-supervisés. Dans le second chapitre, nous nous in
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Sainthillier, Jean Marie. "Application des réseaux neuronaux pour le traitement et l'analyse des images en bio-ingénierie cutanée." Besançon, 2004. http://www.theses.fr/2004BESA3001.

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L'objectif de ce travail est l'utilisation de la vidéocapillaroscopie pour caractériser automatiquement la microcirculation cutanée. Cette technique permet l'étude des réseaux vasculaires de surface pour le diagnostic ou la surveillance de pathologies liées à la peau. L'outil neuronal est utilisé dans le but de détecter et de compter automatiquement les anses capillaires qui constituent le réseau vasculaire. Cette méthode a été validée en la comparant à une détection manuelle. Afin de modéliser la distribution spatiale de ces anses, nous avons développé plusieurs méthodes d'analyse géométrique
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Vasiliu, Adrian Alexandru. "Une approche CAO pour la préconception des mécanismes plans générateurs de trajectoire : REALISME." Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 1997. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00393842.

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Ce travail porte sur la préconception d'une classe de mécanismes plans à barres articulées, les générateurs de trajectoire, dont la fonction utileest la trajectoire décrite par un point effecteur. Les outils disponibles sont mieux adaptés à la conception détaillée qu'à la préconception. Les méthodes d'anayse et de synthèse proposées ici prennent en compte une plus grande diversité de besoins, notamment pour des spécifications de trajectoire en termes de forme plutôt que classiquement (par des listes de points). La plate forme REALISME utilise deux modèles de cinématique : le modèle systémique
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Gherari, Zineddine. "Stratégie de commandes neurofloues pour un système continu non linéaire." Paris 12, 1998. http://www.theses.fr/1998PA120062.

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Dans ce memoire les outils developpes dans le cadre de la commande neurofloue ont permis de resoudre, en simulation, les problemes de la classe des systemes non lineaires continus qu'ils soient mono-dimensionels ou multidimensionels. Apres une phase bibliographique sur les reseaux de neurones artificiels ou nous avons analyses en details les algorithmes d'apprentissage par renforcement et leurs applications et apres un bref apercu sur la theorie de la logique floue, nous avons mis au point une architecture de commande neurofloue bnfc basee sur l'algorithme de la retro propagation pour l'appren
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Maillard, Eric. "Mise en oeuvre des réseaux neuromimétiques pour le traitement d'image sonar, étude et amélioration des capacités de généralisation." Mulhouse, 1993. http://www.theses.fr/1993MULH0272.

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Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de l'emploi des réseaux neuromimétiques pour les applications de classification liées au traitement d'image sonar latéral haute résolution. Les conditions de travail opérationnelles imposent une forte contrainte de fiabilité au classificateur. Après avoir proposé des modifications d'algorithmes neuronaux dans le but de diminuer les risques de non-convergence et de réduire le temps d'apprentissage, nous introduisons de nouvelles architectures inspirées du perceptron dont les capacités de généralisation sont maîtrisées par l'emploi de domaine
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Nguyen, Gia Hung. "Modèles neuronaux pour la recherche d'information : approches dirigées par les ressources sémantiques." Thesis, Toulouse 3, 2018. http://www.theses.fr/2018TOU30233.

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Le projet de thèse porte sur l'application des approches neuronales pour la représentation de textes et l'appariement de textes en recherche d'information en vue de lever le verrou du fossé sémantique. Plus précisément, les activités de thèse explorent la combinaison des apports de la sémantique relationnelle issue de ressources externes (comme DPBedia et UMLS) et la sémantique distributionnelle basée sur les réseaux de neurones, dans le but : 1) d'apprendre des représentations de granules d'informations (mots, concepts) et représentations de documents, et 2) d'apprendre la fonction pertinence
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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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Deleglise, Bérangère. "Reconstruction de voies neuro-anatomiques en culture microfluidique pour l’étude des mécanismes de dégénérescence transynaptique." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066242.

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Les pathologies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer ou de Parkinson sont caractérisées par un dysfonctionnement neuronal lent conduisant à des altérations synaptiques et de manière ultime à la mort neuronale. De récentes études suggèrent qu’au cours du temps, les stigmates pathologiques et la dégénérescence qui affectent initialement des aires restreintes, pourraient s’amplifier et se disperser au sein d’aires voisines via un chemin préférentiel. Plusieurs possibilités non exclusives pourraient expliquer cette progression: la perte de facteur neurotrophique, une neurotransmission a
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Behloul, Faïza. "Fusion de donnees TEP-IRM par methodes neurofloues pour l'etude de la viabilite du myocarde." Lyon, INSA, 1999. http://www.theses.fr/1999ISAL0025.

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L'étude de la viabilité myocardique est un enjeu majeur pour l'amélioration du pronostic de patients présentant une maladie coronarienne. Des études expérimentales et cliniques ont montré que seule la combinaison de paramètres reflétant la perfusion, le métabolisme et la contraction du myocarde permettrait l'estimation fine des différents processus ischémiques et d'estimer au mieux la viabilité myocardique. Malheureusement, à l'heure actuelle, il n'existe pas de modalité d'imagerie médicale qui permette d'explorer à la fois la perfusion, le métabolisme et la contraction. Ainsi, l'analyse conjo
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Elbayad, Maha. "Une alternative aux modèles neuronaux séquence-à-séquence pour la traduction automatique." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM012.

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L'apprentissage profond a permis des avancées significatives dans le domaine de la traduction automatique.La traduction automatique neuronale (NMT) s'appuie sur l'entrainement de réseaux de neurones avec un grand nombre de paramètres sur une grand quantité de données parallèles pour apprendre à traduire d'une langue à une autre.Un facteur primordial dans le succès des systèmes NMT est la capacité de concevoir des architectures puissantes et efficaces. Les systèmes de pointe sont des modèles encodeur-décodeurs qui, d'abord, encodent une séquence source sous forme de vecteurs de caractéristiques
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Igusti, Bagus Made Swastika Putra. "Étude et réalisation des régulateurs de réseaux neuronaux pour des convertisseurs triphasés de type GTO/IGBT." Thèse, Université du Québec à Trois-Rivières, 1999. http://depot-e.uqtr.ca/3171/1/000664922.pdf.

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Do, Huu Nicolas. "Apprentissage de représentations sensori-motrices pour la reconnaissance d'objet en robotique." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00283073.

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Depuis plusieurs années, la robotique mobile tente de s'extraire de l'espace amniotique des laboratoires de recherche afin d'explorer l'univers imprévisible, voire hostile, de nos lieux de vie, de travail, pour nous servir ou nous divertir. Or, les méthodes classiques de l'intelligence artificielle nécessitent des modèles du robot, de ses actions et de ses perceptions, conçus a priori. Elles sont donc peu adaptées à l'inattendu et à la nouveauté. D'autre part, les systèmes d'apprentissage artificiel, souvent d'inspiration biologique, semblent à présent en voie de fournir les capacités d'adapta
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Cougnaud, Anthony. "Optimisation de filtres de charbon actif pour la potabilisation d'eau : étude expérimentale et modélisation par réseaux de neurones." Nantes, 2005. http://www.theses.fr/2005NANT2080.

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Cette étude porte sur la modélisation de la percée de filtres de charbon actif par des réseaux de neurones (RN), par comparaison avec un modèle de connaissances. Deux types de RN sont utilisés : un réseau de neurones " statique " considérant le temps comme un facteur d'entrée, et un réseau de neurones " récurrent " prenant en compte le caractère dynamique du procédé. Dans un premier temps, l'adsorption de pesticides, en réacteur statique, sur différents charbons actifs permet de mettre en évidence l'influence concomitante des propriétés des solutés (masse molaire, solubilité) et des caractéris
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Ruckebusch, Cyril. "Spectroscopie infrarouge et chimiométrie pour l'instrumentation en chimie analytique des procédés : application au suivi de l'hydrolyse d'hémoglobine bovine." Lille 1, 2000. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2000/50376-2000-480.pdf.

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La chimie analytique des procedes integre les methodes de chimiometrie pour la determination indirecte de proprietes d'interet a partir d'observations complexes, les spectres de vibration par exemple. Les hydrolysats de l'hemoglobine bovine contiennent, selon l'avancement de la proteolyse, des peptides potentiellement utilisables pour la nutrition clinique ou dans les milieux de culture cellulaire. Ainsi, s'il est possible d'evaluer rapidement le degre d'hydrolyse de la reaction, un etat du procede produisant une population peptidique choisie peut etre maintenu. Des modeles empiriques doivent
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Bellanger-Dujardin, Anne-Sophie. "Contribution à l'étude de structures neuronales pour la classification de signatures : application au diagnostic de pannes des systèmes industriels et à l'aide au diagnostic médical." Paris 12, 2003. https://athena.u-pec.fr/primo-explore/search?query=any,exact,990002111250204611&vid=upec.

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Le problème du diagnostic se rencontre dans de nombreux domaines, notamment médical et industriel, et l'homme y joue un rôle indispensable. La difficulté majeure de ce problème repose sur la similitude des signatures permettant de faire un diagnostic. De plus, on dispose souvent d’une connaissance empirique du système, et donc, d’un modèle incomplet, nécessitant le recours à un expert. Nos efforts se sont concentrés sur des techniques à base de réseaux de neurones artificiels pour l'aide au diagnostic. En effet, pour les tâches de reconnaissance, de classification et de décision, c
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Gueriot, Didier. "Utilisation des algorithmes génétiques pour des problèmes d'optimisation spécifiques : application aux réseaux de neurones et au traitement d'images sonar." Mulhouse, 1998. http://www.theses.fr/1998MULH0531.

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