Thematische Bibliographien / Réseaux de neurones lipschitz

Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Réseaux de neurones lipschitz“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 24. August 2024

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Réseaux de neurones lipschitz"

-BORNE, Pierre. „Les réseaux de neurones.“ Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, Nr. 08 (2006): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.

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-BORNE, Pierre. „Les réseaux de neurones.“ Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, Nr. 08 (2006): 37. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.075.

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-Y. HAGGEGE, Joseph. „Les réseaux de neurones“. Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, Nr. 08 (2006): 43. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.076.

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-BENREJEB, Mohamed. „Les réseaux de neurones.“ Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, Nr. 08 (2006): 47. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.077.

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-Y. HAGGEGE, Joseph. „Les réseaux de neurones.“ Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, Nr. 08 (2006): 50. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.078.

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-BENREJEB, Mohamed. „Les réseaux de neurones.“ Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, Nr. 08 (2006): 55. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.079.

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Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar und J. M. Ribi. „Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple“. Revue des sciences de l'eau 18, Nr. 3 (12.04.2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.

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Mézard, Marc, und Jean-Pierre Nadal. „Réseaux de neurones et physique statistique“. Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 9, Nr. 1 (1990): 213–45. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1990.884.

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Laks, Bernard. „Réseaux de neurones et syllabation du français“. Linx 34, Nr. 1 (1996): 327–46. http://dx.doi.org/10.3406/linx.1996.1440.

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Jelassi, Khaled, Najiba Bellaaj-Merabet und Bruno Dagues. „Estimation du flux par réseaux de neurones“. Revue internationale de génie électrique 7, Nr. 1-2 (30.04.2004): 105–31. http://dx.doi.org/10.3166/rige.7.105-131.

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "Réseaux de neurones lipschitz"

Béthune, Louis. „Apprentissage profond avec contraintes Lipschitz“. Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES014.

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Cette thèse explore les caractéristiques et les applications des réseaux Lipschitz dans les tâches d'apprentissage automatique. Tout d'abord, le cadre de "l'optimisation en tant que couche" est présenté, mettant en avant diverses applications, notamment la paramétrisation des couches contraintes Lipschitz. Ensuite, l'expressivité de ces réseaux dans les tâches de classification est étudiée, révélant un compromis précision/robustesse contrôlé par la régularisation entropique de la perte, accompagnée de garanties de généralisation. Par la suite, la recherche se penche sur l'utilisation des fonctions de distance signée comme solution à un problème de transport optimal régularisé, mettant en avant leur efficacité dans l'apprentissage robuste en classe unique et la construction de surfaces implicites neurales. Ensuite, la thèse démontre l'adaptabilité de l'algorithme de rétropropagation pour propager des bornes au lieu de vecteurs, permettant un entraînement confidentiel des réseaux Lipschitz sans entraîner de surcoût en termes de temps d'exécution et de mémoire. Enfin, elle va au-delà des contraintes Lipschitz et explore l'utilisation de contraintes de convexité pour les quantiles multivariés
This thesis explores the characteristics and applications of Lipschitz networks in machine learning tasks. First, the framework of "optimization as a layer" is presented, showcasing various applications, including the parametrization of Lipschitz-constrained layers. Then, the expressiveness of these networks in classification tasks is investigated, revealing an accuracy/robustness tradeoff controlled by entropic regularization of the loss, accompanied by generalization guarantees. Subsequently, the research delves into the utilization of signed distance functions as a solution to a regularized optimal transport problem, showcasing their efficacy in robust one-class learning and the construction of neural implicit surfaces. After, the thesis demonstrates the adaptability of the back-propagation algorithm to propagate bounds instead of vectors, enabling differentially private training of Lipschitz networks without incurring runtime and memory overhead. Finally, it goes beyond Lipschitz constraints and explores the use of convexity constraint for multivariate quantiles

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Neacșu, Ana-Antonia. „Robust Deep learning methods inspired by signal processing algorithms“. Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST212.

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Comprendre l'importance des stratégies de défense contre les attaques adverses est devenu primordial pour garantir la fiabilité et la résilience des réseaux de neurones. Alors que les mesures de sécurité traditionnelles se focalisent sur la protection des données et des logiciels contre les menaces externes, le défi unique posé par les attaques adverses réside dans leur capacité à exploiter les vulnérabilités inhérentes aux algorithmes d'apprentissage automatique.Dans la première partie de la thèse, nous proposons de nouvelles stratégies d'apprentissage contraint qui garantissent la robustesse vis-à-vis des perturbations adverses, en contrôlant la constante de Lipschitz d'un classifeur. Nous concentrons notre attention sur les réseaux de neurones positifs pour lesquels des bornes de Lipschitz précises peuvent être déduites, et nous proposons différentes contraintes de norme spectrale offrant des garanties de robustesse, d'un point de vue théorique. Nous validons notre solution dans le contexte de la reconnaissance de gestes basée sur des signaux électromyographiques de surface (sEMG).Dans la deuxième partie de la thèse, nous proposons une nouvelle classe de réseaux de neurones (ACNN) qui peut être considérée comme un intermédiaire entre les réseaux entièrement connectés et ceux convolutionnels. Nous proposons un algorithme itératif pour contrôler la robustesse pendant l'apprentissage. Ensuite, nous étendons notre solution au plan complexe et abordons le problème de la conception de réseaux de neurones robustes à valeurs complexes, en proposant une nouvelle architecture (RCFF-Net) pour laquelle nous obtenons des bornes fines de la constante de Lipschitz. Les deux solutions sont validées en débruitage audio.Dans la dernière partie, nous introduisons les réseaux ABBA, une nouvelle classe de réseaux de neurones (presque) positifs, dont nous démontrons les propriétés d'approximation universelle.Nous déduisons des bornes fines de Lipschitz pour les couches linéaires ou convolutionnelles, et nous proposons un algorithme pour entraîner des réseaux ABBA robustes.Nous démontrons l'efficacité de l'approche proposée dans le contexte de la classification d'images
Understanding the importance of defense strategies against adversarial attacks has become paramount in ensuring the trustworthiness and resilience of neural networks. While traditional security measures focused on protecting data and software from external threats, the unique challenge posed by adversarial attacks lies in their ability to exploit the inherent vulnerabilities of the underlying machine learning algorithms themselves.The first part of the thesis proposes new constrained learning strategies that ensure robustness against adversarial perturbations by controlling the Lipschitz constant of a classifier. We focus on nonnegative neural networks for which accurate Lipschitz bounds can be derived, and we propose different spectral norm constraints offering robustness guarantees from a theoretical viewpoint. We validate our solution in the context of gesture recognition based on Surface Electromyographic (sEMG) signals.In the second part of the thesis, we propose a new class of neural networks (ACNN) which can be viewed as establishing a link between fully connected and convolutional networks, and we propose an iterative algorithm to control their robustness during training. Next, we extend our solution to the complex plane and address the problem of designing robust complex-valued neural networks by proposing a new architecture (RCFF-Net) for which we derive tight Lipschitz constant bounds. Both solutions are validated for audio denoising.In the last part, we introduce ABBA Networks, a novel class of (almost) non-negative neural networks, which we show to be universal approximators. We derive tight Lipschitz bounds for both linear and convolutional layers, and we propose an algorithm to train robust ABBA networks. We show the effectiveness of the proposed approach in the context of image classification

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Gupta, Kavya. „Stability Quantification of Neural Networks“. Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST004.

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Les réseaux de neurones artificiels sont au cœur des avancées récentes en Intelligence Artificielle. L'un des principaux défis auxquels on est aujourd'hui confronté, notamment au sein d'entreprises comme Thales concevant des systèmes industriels avancés, est d'assurer la sécurité des nouvelles générations de produits utilisant cette technologie. En 2013, une observation clé a révélé que les réseaux de neurones sont sensibles à des perturbations adverses. Ceci soulève de sérieuses inquiétudes quant à leur applicabilité dans des environnements où la sécurité est critique. Au cours des dernières années, des publications ont étudiées les différents aspects de la robustesse des réseaux de neurones, et des questions telles que ``Pourquoi des attaques adverses se produisent?", ``Comment pouvons-nous rendre les réseaux de neurones plus robustes à ces bruits ?", ``Comment générer des attaques plus fortes", etc., se sont posées avec une acuité croissante. Cette thèse vise à apporter des réponses à de telles questions. La communauté s'intéressant aux attaques adverses en apprentissage automatique travaille principalement sur des scénarios de classification, alors que les études portant sur des tâches de régression sont rares. Nos contributions comblent le fossé existant entre les méthodes adverses en apprentissage et les applications de régression.Notre première contribution, dans le chapitre 3, propose un algorithme de type ``boîte blanche" pour attaquer les modèles de régression. L'attaquant adverse présenté est déduit des propriétés algébriques du Jacobien du réseau. Nous montrons que notre attaquant réussit à tromper le réseau de neurones et évaluons son efficacité à réduire les performances d'estimation. Nous présentons nos résultats sur divers ensembles de données tabulaires industriels en libre accès et réels. Notre analyse repose sur la quantification de l'erreur de tromperie ainsi que différentes métriques. Une autre caractéristique remarquable de notre algorithme est qu'il nous permet d'attaquer de manière optimale un sous-ensemble d'entrées, ce qui peut aider à identifier la sensibilité de certaines d'entre elles. La deuxième contribution de cette thèse (Chapitre 4) présente une analyse de la constante de Lipschitz multivariée des réseaux de neurones. La constante de Lipschitz est largement utilisée dans la littérature pour étudier les propriétés intrinsèques des réseaux de neurones. Mais la plupart des travaux font une analyse mono-paramétrique, qui ne permet pas de quantifier l'effet des entrées individuelles sur la sortie. Nous proposons une analyse multivariée de la stabilité des réseaux de neurones entièrement connectés, reposant sur leur propriétés Lipschitziennes. Cette analyse nous permet de saisir l'influence de chaque entrée ou groupe d'entrées sur la stabilité du réseau de neurones. Notre approche repose sur une re-normalisation appropriée de l'espace d'entrée, visant à effectuer une analyse plus précise que celle fournie par une constante de Lipschitz globale. Nous visualisons les résultats de cette analyse par une nouvelle représentation conçue pour les praticiens de l'apprentissage automatique et les ingénieurs en sécurité appelée étoile de Lipschitz. L'utilisation de la normalisation spectrale dans la conception d'une boucle de contrôle de stabilité est abordée au chapitre 5. Une caractéristique essentielle du modèle optimal consiste à satisfaire aux objectifs de performance et de stabilité spécifiés pour le fonctionnement. Cependant, contraindre la constante de Lipschitz lors de l'apprentissage des modèles conduit généralement à une réduction de leur précision. Par conséquent, nous concevons un algorithme permettant de produire des modèles de réseaux de neurones ``stable dès la conception" en utilisant une nouvelle approche de normalisation spectrale, qui optimise le modèle, en tenant compte à la fois des objectifs de performance et de stabilité. Nous nous concentrons sur les petits drones aériens (UAV)
Artificial neural networks are at the core of recent advances in Artificial Intelligence. One of the main challenges faced today, especially by companies likeThales designing advanced industrial systems is to ensure the safety of newgenerations of products using these technologies. In 2013 in a key observation, neural networks were shown to be sensitive to adversarial perturbations, raising serious concerns about their applicability in critically safe environments. In the last years, publications studying the various aspects of this robustness of neural networks, and rising questions such as "Why adversarial attacks occur?", "How can we make the neural network more robust to adversarial noise?", "How to generate stronger attacks?" etc., have grown exponentially. The contributions of this thesis aim to tackle such problems. The adversarial machine learning community concentrates majorly on classification scenarios, whereas studies on regression tasks are scarce. Our contributions bridge this significant gap between adversarial machine learning and regression applications.The first contribution in Chapter 3 proposes a white-box attackers designed to attack regression models. The presented adversarial attacker is derived from the algebraic properties of the Jacobian of the network. We show that our attacker successfully fools the neural network and measure its effectiveness in reducing the estimation performance. We present our results on various open-source and real industrial tabular datasets. Our analysis relies on the quantification of the fooling error as well as different error metrics. Another noteworthy feature of our attacker is that it allows us to optimally attack a subset of inputs, which may help to analyze the sensitivity of some specific inputs. We also, show the effect of this attacker on spectrally normalised trained models which are known to be more robust in handling attacks.The second contribution of this thesis (Chapter 4) presents a multivariate Lipschitz constant analysis of neural networks. The Lipschitz constant is widely used in the literature to study the internal properties of neural networks. But most works do a single parametric analysis, which do not allow to quantify the effect of individual inputs on the output. We propose a multivariate Lipschitz constant-based stability analysis of fully connected neural networks allowing us to capture the influence of each input or group of inputs on the neural network stability. Our approach relies on a suitable re-normalization of the input space, intending to perform a more precise analysis than the one provided by a global Lipschitz constant. We display the results of this analysis by a new representation designed for machine learning practitioners and safety engineers termed as a Lipschitz star. We perform experiments on various open-access tabular datasets and an actual Thales Air Mobility industrial application subject to certification requirements.The use of spectral normalization in designing a stability control loop is discussed in Chapter 5. A critical part of the optimal model is to behave according to specified performance and stability targets while in operation. But imposing tight Lipschitz constant constraints while training the models usually leads to a reduction of their accuracy. Hence, we design an algorithm to train "stable-by-design" neural network models using our spectral normalization approach, which optimizes the model by taking into account both performance and stability targets. We focus on Small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). More specifically, we present a novel application of neural networks to detect in real-time elevon positioning faults to allow the remote pilot to take necessary actions to ensure safety

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Wenzek, Didier. „Construction de réseaux de neurones“. Phd thesis, Grenoble INPG, 1993. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00343569.

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La dénomination de réseaux de neurones recouvre tout un ensemble de méthodes de calcul dont le point commun est de décrire le calcul d'une solution a un probleme comme la recherche d'un état d'équilibre par un ensemble de cellules simples inter-agissant entre elles via un réseau de connections paramétrées. L'approche usuelle, pour obtenir un réseau de neurones ayant un comportement souhaite, consiste a tester sur des exemples un réseau choisi a priori et a modifier ses paramètres de contrôle jusqu'à ce que l'on obtienne un comportement satisfaisant. La difficulté de ces méthodes est que leur succès ou leur échec reposent sur le choix d'un premier réseau et que l'on ne dispose pas de règles permettant de déduire ce choix de la structure du probleme. La motivation de cette thèse a donc été de décrire des méthodes de synthèse permettant une construction modulaire de réseaux de neurones. Aussi, cette thèse propose une classe de réseaux de neurones parmi lesquels toute spécification de la forme chercher un élément de e (fini) vérifiant la propriété p admet au moins une réalisation. En outre, les réseaux de cette classe peuvent être combines pour obtenir un réseau réalisant une combinaison des spécifications des réseaux combines

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Tsopze, Norbert. „Treillis de Galois et réseaux de neurones : une approche constructive d'architecture des réseaux de neurones“. Thesis, Artois, 2010. http://www.theses.fr/2010ARTO0407/document.

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Les réseaux de neurones artificiels connaissent des succès dans plusieurs domaines. Maisles utilisateurs des réseaux de neurones sont souvent confrontés aux problèmes de définitionde son architecture et d’interprétabilité de ses résultats. Plusieurs travaux ont essayé d’apporterune solution à ces problèmes. Pour les problèmes d’architecture, certains auteurs proposentde déduire cette architecture à partir d’un ensemble de connaissances décrivant le domaine duproblème et d’autres proposent d’ajouter de manière incrémentale les neurones à un réseauayant une taille initiale minimale. Les solutions proposées pour le problème d’interprétabilitédes résultats consistent à extraire un ensemble de règles décrivant le fonctionnement du réseau.Cette thèse contribue à la résolution de ces deux problèmes. Nous nous limitons à l’utilisationdes réseaux de neurones dans la résolution des problèmes de classification.Nous présentons dans cette thèse un état de l’art des méthodes existantes de recherche d’architecturede réseaux de neurones : une étude théorique et expérimentale est aussi faite. Decette étude, nous observons comme limites de ces méthodes la disponibilité absolue des connaissancespour construire un réseau interprétable et la construction des réseaux difficiles à interpréteren absence de connaissances. En alternative, nous proposons une méthode appelée CLANN(Concept Lattice-based Artificial Neural network) basée les treillis de Galois qui construit undemi-treillis à partir des données et déduire de ce demi-treillis l’architacture du réseau. CLANNétant limitée à la résolution des problèmes à deux classes, nous proposons MCLANN permettantd’étendre cette méthodes de recherche d’architecture des réseaux de neurones aux problèmes àplusieurs classes.Nous proposons aussi une méthode appelée ’Approche des MaxSubsets’ pour l’extractiondes règles à partir d’un réseau de neurones. La particularité de cette méthode est la possibilitéd’extraire les deux formats de règles (’si alors’ et ’m parmi N’) à partir d’une structure quenous construisons. Nous proposons aussi une façon d’expliquer le résultat calculé par le réseauconstruit par la méthode MCLANN au sujet d’un exemple
The artificial neural networks are successfully applied in many applications. But theusers are confronted with two problems : defining the architecture of the neural network able tosolve their problems and interpreting the network result. Many research works propose some solutionsabout these problems : to find out the architecture of the network, some authors proposeto use the problem domain theory and deduct the network architecture and some others proposeto dynamically add neurons in the existing networks until satisfaction. For the interpretabilityproblem, solutions consist to extract rules which describe the network behaviour after training.The contributions of this thesis concern these problems. The thesis are limited to the use of theartificial neural networks in solving the classification problem.In this thesis, we present a state of art of the existing methods of finding the neural networkarchitecture : we present a theoritical and experimental study of these methods. From this study,we observe some limits : difficulty to use some method when the knowledges are not available ;and the network is seem as ’black box’ when using other methods. We a new method calledCLANN (Concept Lattice-based Artificial Neural Network) which builds from the training dataa semi concepts lattice and translates this semi lattice into the network architecture. As CLANNis limited to the two classes problems, we propose MCLANN which extends CLANN to manyclasses problems.A new method of rules extraction called ’MaxSubsets Approach’ is also presented in thisthesis. Its particularity is the possibility of extracting the two kind of rules (If then and M-of-N)from an internal structure.We describe how to explain the MCLANN built network result aboutsome inputs

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Voegtlin, Thomas. „Réseaux de neurones et auto-référence“. Lyon 2, 2002. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2002/voegtlin_t.

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Le sujet de cette thèse est l'étude d'une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisés pour réseaux de neurones récurrents. Dans la 1ere partie (chap. 1 à 4), je présente plusieurs algorithmes, basés sur un même principe d'apprentissage : l'auto-référence. L'apprentissage auto-référent n'implique pas l'optimisation d'un critère objectif (comme une fonction d'erreur), mais il fait intervenir une fonction subjective, qui dépend de ce que le réseau a déjà appris. Un exemple de réseau supervisé basé sur ce principe est le Simple Recurrent Netword d'Elman (1990). Dans ce cas, l'auto-référence est appliquée à l'algorithme de rétro-propagation du gradient. Sur ce point, le réseau d'Elman diffère des autres méthodes de rétro-propagation pour réseaux récurrents, qui font intervenir un gradient objectif (Back-propagation Through Time, Real-Time Recurrent learning). Je montr que l'auto-référence peut être utilisée avec les principales techniques d'apprentissage non supervisé : Cartes de Kohonen, Analyse en composantes principales, Analyse en composantes indépendantes. Ces techniques sont classiquement utilisées pour représenter des données statiques. L'auto-référence permet de les généraliser à des séries temporelles, et de définir des algorithmes d'apprentissage nouveaux
The purpose of this thesis is to present a class of unsupervised learning algorithms for recurrent networks. In the first part (chapters 1 to 4), I propose a new approach to this question, based on a simple principle: self-reference. A self-referent algorithm is not based on the minimization of an objective criterion, such as an error function, but on a subjective function, that depends on what the network has previously learned. An example of a supervised recurrent network where learning is self-referent is the Simple Recurrent Network (SRN) by Elman (1990). In the SRN, self-reference is applied to the supervised error back-propagation algorithm. In this aspect, the SRN differs from other generalizations of back-propagation to recurrent networks, that use an objective criterion, such as Back-Propagation Through Time, or Real-Time Recurrent Learning. In this thesis, I show that self-reference can be combined with several well-known unsupervised learning methods: the Self-Organizing Map (SOM), Principal Components Analysis (PCA), and Independent Components Analysis (ICA). These techniques are classically used to represent static data. Self-reference allows one to generalize these techniques to time series, and to define unsupervised learning algorithms for recurrent networks

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Teytaud, Olivier. „Apprentissage, réseaux de neurones et applications“. Lyon 2, 2001. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2001/teytaud_o.

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Les fondements théoriques de l'apprentissage sont en grande partie posés. Comme la calculabilité est venue à maturité en s'orientant vers la complexité, l'apprentissage mûrit face à des résultats négatifs forts qui rendent sans espoir la quête d'algorithmes universels, efficaces pour toute donnée. Vraisemblablement les grandes avancées à venir seront (a) soit dans des domaines connexes où l'étude théorique a moins été poussée, (b) soit moins philosophiques et plus concrètes (théorique à préoccupations algorithmiques, représentation de données structurées, implémentation physique, modularité), soit enfin (c) dans la modélisation biologique. Cette thèse résume (et essaie modestement de compléter) les avancées théoriques statistiques, des points de vue successifs des cas où l'apprentissage est difficile (i. E. , où l'on sort du cadre iid sans bruit avec a priori de VC-dimension finie), des utilisations non-standards de la VC-théorie (non-supervisé, extraction de règles : c'est le (a) ci-dessus), puis du passage au concret avec le passage aux préoccupations algorithmiques (validité des approximations dans les Supports Vector Machines, efficacité des algorithmes de Gibbs quoique l'étude soit très incomplète, plus proches voisins rapides d'un point de vue expérimental représentation de données structurées images ou textes - tout cela est le (b)) et la modélisation biologique (c)

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Côté, Marc-Alexandre. „Réseaux de neurones génératifs avec structure“. Thèse, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10489.

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Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative. Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neurones récurrent est appliqué à des données de diffusion afin d’obtenir une représentation des fibres de la matière blanche sous forme de séquences de points en trois dimensions.

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Jodouin, Jean-François. „Réseaux de neurones et traitement du langage naturel : étude des réseaux de neurones récurrents et de leurs représentations“. Paris 11, 1993. http://www.theses.fr/1993PA112079.

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Le but de ce travail a été d'évaluer les possibilités d'application des réseaux connexionnistes aux taches de haut niveau comme le traitement du langage naturel (tln). Un travail de réflexion a permis de cerner les types de réseaux et les techniques de représentation propices à ce domaine d'application. Deux réseaux de la classe des réseaux récurrents à couches ont été sélectionnés pour des études approfondies: le simple récurrent network et le time-unfolding network (tun). Le perceptron multicouches a servi d'étalon. Un domaine d'application mettant à l'épreuve la mémoire et les capacités de représentation des réseaux a aussi été choisi: la prédiction de séquences non déterministes. Un outil de simulation graphique, Baptise Simon, a été crée pour l'étude. Le travail empirique a consisté en trois séries d'expériences qui ont pour but d'étudier les capacités de réseaux dans des conditions se rapprochant progressivement du traitement d'énoncés réels. Cette étude a été approfondie par l'analyse des représentations développées par les réseaux durant leur traitement. Cette recherche semble montrer que les réseaux récurrents ont le potentiel de développer des représentations complexes, ce qui leur permet de traiter de façon efficace les taches qui leur ont été données. En particulier, les performances des tuns dépassent, dans le meilleur des cas, celles de nos meilleurs outils de comparaison. En conclusion, les réseaux récurrents à couches ont une utilité immédiate à la frontière entre la parole (ou l'information est généralement bruitée et incomplète) et le langage (ou les représentations symboliques pures supportent mal ce type d'imprécision). De plus, si un important travail de recherche reste encore à faire, les résultats obtenus permettent d'espérer l'application future de ces réseaux à des taches plus évoluées du tln

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Brette, Romain. „Modèles Impulsionnels de Réseaux de Neurones Biologiques“. Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005340.

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Les neurosciences computationnelles sont traditionnellement dominées par la conception selon laquelle les neurones codent l'information à travers leur fréquence de décharge. Récemment, les observations expérimentales de synchronisation neuronale ont motivé un renouveau du point de vue impulsionnel, selon lequel la structure temporelle des décharges est pertinente. Les modèles impulsionnels étant moins bien compris que leurs homologues fréquentiels, nous commençons par établir des résultats théoriques généraux, qui nous permettent en particulier de montrer que les modèles impulsionnels répondent de manière reproductible aux stimulations variables apériodiques. Cette propriété nous permet de construire un modèle de sélectivité à l'orientation dans le cortex visuel, le perceptron impulsionnel, qui, en détectant une propriété géométrique de l'image plutôt que l'adéquation entre l'image et un patron, permet d'obtenir avec une architecture feedforward une invariance naturelle au contraste.

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Bücher zum Thema "Réseaux de neurones lipschitz"

Michel, Verleysen, Hrsg. Les réseaux de neurones artificiels. Paris: Presses universitaires de France, 1996.

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

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

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

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

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

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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. Grenoble: A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1993.

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Université de Paris X: Nanterre, Hrsg. 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. Lille: A.N.R.T, Université de Lille III, 1996.

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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. Québec, QC: INRS--ETE, 2005.

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

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Mehr Quellen

Buchteile zum Thema "Réseaux de neurones lipschitz"

Martaj, Dr Nadia, und Dr Mohand Mokhtari. „Réseaux de neurones“. In MATLAB R2009, SIMULINK et STATEFLOW pour Ingénieurs, Chercheurs et Etudiants, 807–78. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11764-0_17.

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Kipnis, C., und E. Saada. „Un lien entre réseaux de neurones et systèmes de particules: Un modele de rétinotopie“. In Lecture Notes in Mathematics, 55–67. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0094641.

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„4. Les réseaux de neurones artificiels“. In L'intelligence artificielle, 91–112. EDP Sciences, 2021. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-2580-6.c006.

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MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU und 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, 125–74. 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 détaillant trois types d'architectures de réseau adaptées à l'analyse de séries chronologiques d'images satellitaires : les réseaux de neurones récurrents, les réseaux de neurones convolutifs et les modèles hybrides combinant ces deux derniers modèles de réseau.

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BYTYN, Andreas, René AHLSDORF und Gerd ASCHEID. „Systèmes multiprocesseurs basés sur un ASIP pour l’efficacité des CNN“. In Systèmes multiprocesseurs sur puce 1, 93–111. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9021.ch4.

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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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BENMAMMAR, Badr, und Asma AMRAOUI. „Application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive“. In Gestion et contrôle intelligents des réseaux, 233–60. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9008.ch9.

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Dans ce chapitre, nous nous intéressons aux techniques de l’intelligence artificielle (IA) qui ont été les plus utilisées dans les trois dernières années dans la radio cognitive (RC). Nous nous intéressons à des métaheuristiques qui n’étaient pas discutées dans les précédents travaux, comme l’algorithme des lucioles, la recherche coucou, l’algorithme de recherche gravitationnel et l’optimisation par essaim de particules. Nous présentons également les travaux récents liés à l’application des autres techniques d’IA dans la RC, à savoir les algorithmes génétiques, les algorithmes de colonies d’abeilles, la logique floue, la théorie des jeux, les réseaux de neurones, les modèles de Markov, les machines à vecteurs de support, le raisonnement à partir de cas, les arbres de décision, les réseaux bayésiens, les systèmes multi-agents et l’apprentissage par renforcement.

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COGRANNE, Rémi, Marc CHAUMONT und Patrick BAS. „Stéganalyse : détection d’information cachée dans des contenus multimédias“. In Sécurité multimédia 1, 261–303. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch8.

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Ce chapitre détaille comment analyser une image numérique en vue d’obtenir des informations sur les données cachées par une méthode de stéganographie. Après une présentation des objectifs, plusieurs stratégies de détection sont ensuite détaillées, notamment les méthodes statistiques utilisant le rapport de vraisemblance, les méthodes par apprentissage reposant soit sur l’extraction de caractéristiques, soit sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds.

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ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER und 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, 247–71. 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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DE’ FAVERI TRON, Alvise. „La détection d’intrusion au moyen des réseaux de neurones : un tutoriel“. In Optimisation et apprentissage, 211–47. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch8.

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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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ATTO, Abdourrahmane M., Fatima KARBOU, Sophie GIFFARD-ROISIN und Lionel BOMBRUN. „Clustering fonctionnel de séries d’images par entropies relatives“. In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 121–38. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch4.

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Ce chapitre traite l'extraction d'attributs à partir d'ondelettes et de filtres ConvNet (réseaux de neurones à convolution) pour l'analyse non supervisée de séries chronologiques d'images. Nous exploitons les capacités des ondelettes et des filtres neuro-convolutifs à capturer des propriétés d'invariance non-triviales, ainsi que les nouvelles solutions de centroïdes proposées dans ce chapitre, pour l'analyse d'attributs de hauts niveaux par entropie relative. La détection d'anomalies et le clustering fonctionnel d'évolution sont développés à partir de ce cadre.

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Konferenzberichte zum Thema "Réseaux de neurones lipschitz"

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

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« 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 démarche visuelle (classification dimages et détection de lésions). Quinze articles, évaluant les performances de ces solutions dautomatisation, ont été analysés. La troisième partie est une discussion à propos des perspectives et des limites présentées par les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs possibles applications en chirurgie orale. »

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Gresse, Adrien, Richard Dufour, Vincent Labatut, Mickael Rouvier und 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: ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-2.

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ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez und 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. Limoges: Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.

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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 croit les propres dires du programme informatique ChatGPT, son réseau de neurones compte plus de 175 millions de paramètres. Quant à notre cerveau, qui était le modèle initial de cette approche connexionniste, il compte environ 86 milliards de neurones formant un vaste réseau interconnecté... Dans ce travail, nous proposons une approche plus modeste de l'IA en nous contentant de décrire les résultats que l'on peut obtenir avec un seul neurone synthétique isolé, le modèle historique du perceptron (proposé par Frank Rosenblatt dans les années 1950). C'est un "Retour vers le futur" de l'IA qui est entrepris pour fabriquer et tester un neurone artificiel à partir de composants électroniques simples. Celui-ci doit permettre de différencier un chien d'un chat à partir de données anatomiques collectées sur ces animaux.

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Walid, Tazarki, Fareh Riadh und 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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Kim, Lila, und 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: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-82.

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Gendrot, Cedric, Emmanuel Ferragne und 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: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-94.

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Quintas, Sebastião, Alberto Abad, Julie Mauclair, Virginie Woisard und 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: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-7.

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