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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage profonds'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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1

Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.

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Abstract:
L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusi
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Bietti, Alberto. "Méthodes à noyaux pour les réseaux convolutionnels profonds." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM051.

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Abstract:
La disponibilité de quantités massives de données, comme des images dans les réseaux sociaux, des signaux audio de téléphones mobiles, ou des données génomiques ou médicales, a accéléré le développement des techniques d'apprentissage automatique. Ces méthodes exploitent des motifs statistiques dans ces grandes bases de données pour effectuer de bonnes prédictions sur des nouvelles images, signaux, ou séquences de protéines. Récemment, les systèmes d'apprentissage profond ont émergé comme des algorithmes d'apprentissage très efficaces. Ces modèles multi-couche effectuent leurs prédictions de fa
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3

Lucas, Thomas. "Modèles génératifs profonds : sur-généralisation et abandon de mode." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM049.

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Abstract:
Cette dissertation explore le sujet des modèles génératifs appliqués aux images naturelles.Cette tâche consiste a modéliser la distribution des données observées, et peut permettre de générer des données artificielles semblables aux données d'origine, où de compresser des images.Les modèles à variable latentes, qui sont au cœur de cette thèse, cherchent a résumer les principaux facteurs de variation d'une image en une variable qui peut être manipulée.En particulier, nos contributions sont basées sur deux modèles génératifs a variable latentes: le modèle génératif adversarial (GAN) et l' encode
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4

Walker, Emmanuelle Le Ray Anne. "Réflexions sur le développement des concepts chez les jeunes sourds profonds." [S.l.] : [s.n.], 2007. http://castore.univ-nantes.fr/castore/GetOAIRef?idDoc=19576.

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5

Medrouk, Indira Lisa. "Réseaux profonds pour la classification des opinions multilingue." Electronic Thesis or Diss., Paris 8, 2018. http://www.theses.fr/2018PA080081.

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Abstract:
À l’ère de l’avènement des réseaux sociaux où tout un chacun peut se targuerd’être un producteur de contenus, l’intérêt grandissant de la recherche etl’industrie pour l’analyse automatique des opinions est un fait incontestable.Cette thèse traite de la fouille d’opinions en adressant principalement une caractéristiqueinhérente aux avis publiés sur le Web reflétant leurs caractèresglobalisés et multilingue.Pour adresser la problématique multilingue des opinions, le modèle proposéest inspiré du processus d’acquisition des langues simultanées avec intensitéégale chez les jeunes enfants. Il est ba
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Wade, Modou. "Apprentissage profond pour les processus faiblement dépendants." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1299.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'apprentissage profond pour les processus faiblement dépendants. Nous avons considéré une classe d'estimateur de réseau de neurones profonds avec la régularisation par sparsité et/ou la régularisation par pénalité.Le chapitre1 est une synthèse des travaux. Il s'agit ici de présenter le cadre de l'apprentissage profond et de rappeler les principaux résultats obtenus aux chapitres 2, 3, 4, 5, 6.Le chapitre 2 considère l'apprentissage profond pour les processus psi-faiblement dépendants. Nous avons établi une vitesse de convergence de l'algorithme de minimisation du risque
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7

Mesnard, Thomas. "Attribution de crédit pour l'apprentissage par renforcement dans des réseaux profonds." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAX155.

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Abstract:
L'apprentissage profond par renforcement a été au cœur de nombreux résultats révolutionnaires en intelligence artificielle ces dernières années. Ces agents reposent sur des techniques d'attribution de crédit qui cherchent à établir des corrélations entre actions passées et événements futurs et utilisent ces corrélations pour devenir performants à une tâche. Ce problème est au cœur des limites actuelles de l'apprentissage par renforcement et les techniques d'attribution de crédit utilisées sont encore relativement rudimentaires et incapables de raisonnement inductif. Cette thèse se concentre do
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Blot, Michaël. "Étude de l'apprentissage et de la généralisation des réseaux profonds en classification d'images." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS412.

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Abstract:
L'intelligence artificielle connait une résurgence ces dernières années. En cause, la capacité croissante à rassembler et à stocker un nombre considérable de données digitalisées. Ces immenses bases de données permettent aux algorithmes de machine learning de répondre à certaines tâches par apprentissage supervisé. Parmi les données digitalisées, les images demeurent prépondérantes dans l’environnement moderne. D'immenses datasets ont été constitués. De plus, la classification d'image a permis l’essor de modèles jusqu'alors négligés, les réseaux de neurones profonds ou deep learning. Cette fam
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Mathieu, Félix. "Traitement de la phase des signaux audio dans les réseaux de neurones profonds." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT046.

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Abstract:
La tâche de séparation de sources sonores d'un enregistrement audio requiert un traitement tout particulier. L'avènement des réseaux de neurones profonds a permis d'améliorer cette tâche au prix d'une complexité computationnelle accrue et d'une opacité des algorithmes. Les interférences induites par ces algorithmes, qu'elles soient parasites ou structurées, peuvent perturber la compréhension du signal, en particulier dans le contexte de la restitution de la voix. Ces problèmes se manifestent particulièrement lors de la transmission de discussions en temps réel, exigeant des mesures de performa
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10

Langlois, Julien. "Vision industrielle et réseaux de neurones profonds : application au dévracage de pièces plastiques industrielles." Thesis, Nantes, 2019. http://www.theses.fr/2019NANT4010/document.

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Abstract:
Ces travaux de thèse présentent une méthode d’estimation de pose de pièces industrielles en vue de leur dévracage à partir d’un système mono-caméra 2D en utilisant une approche par apprentissage avec des réseaux profonds. Dans un premier temps, des réseaux de neurones assurent la segmentation d’un nombre prédéterminé de pièces dans la scène. En appliquant le masque binaire d’une pièce à l’image originale, un second réseau infère la profondeur locale de cet objet. En parallèle des coordonnées de la pièce dans l’image, cette profondeur est employée dans deux réseaux estimant à la fois l’orientat
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Ogier, du Terrail Jean. "Réseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMC276/document.

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Abstract:
Cette thèse présente une tentative d'approche du problème de la détection et discrimination des petits véhicules dans des images aériennes en vue verticale par l'utilisation de techniques issues de l'apprentissage profond ou "deep-learning". Le caractère spécifique du problème permet d'utiliser des techniques originales mettant à profit les invariances des automobiles et autres avions vus du ciel.Nous commencerons par une étude systématique des détecteurs dits "single-shot", pour ensuite analyser l'apport des systèmes à plusieurs étages de décision sur les performances de détection. Enfin nous
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Carbajal, Guillaume. "Apprentissage profond bout-en-bout pour le rehaussement de la parole." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0017.

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Abstract:
Cette thèse s'insère dans le développement des systèmes de télécommunication mains-libres, en particulier avec des enceintes intelligentes en environnement domestique. L'utilisateur interagit avec un correspondant distant en étant généralement situé à quelques mètres de ce type de système. Les microphones sont susceptibles de capter des sons de l'environnement qui se mêlent à la voix de l'utilisateur, comme le bruit ambiant, l'écho acoustique et la réverbération. Ces types de distorsions peuvent gêner fortement l'écoute et la compréhension de la conversation par le correspondant distant, et il
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Lathuiliere, Stéphane. "Modèles profonds de régression et applications à la vision par ordinateur pour l'interaction homme-robot." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM026/document.

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Abstract:
Dans le but d’interagir avec des êtres humains, les robots doivent effectuer destâches de perception basique telles que la détection de visage, l’estimation dela pose des personnes ou la reconnaissance de la parole. Cependant, pour interagir naturellement, avec les hommes, le robot doit modéliser des conceptsde haut niveau tels que les tours de paroles dans un dialogue, le centre d’intérêtd’une conversion, ou les interactions entre les participants. Dans ce manuscrit,nous suivons une approche ascendante (dite “top-down”). D’une part, nousprésentons deux méthodes de haut niveau qui modélisent l
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Hardy, Corentin. "Contribution au développement de l’apprentissage profond dans les systèmes distribués." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S020/document.

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Abstract:
L'apprentissage profond permet de développer un nombre de services de plus en plus important. Il nécessite cependant de grandes bases de données d'apprentissage et beaucoup de puissance de calcul. Afin de réduire les coûts de cet apprentissage profond, nous proposons la mise en œuvre d'un apprentissage collaboratif. Les futures utilisateurs des services permis par l'apprentissage profond peuvent ainsi participer à celui-ci en mettant à disposition leurs machines ainsi que leurs données sans déplacer ces dernières sur le cloud. Nous proposons différentes méthodes afin d'apprendre des réseaux de
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Blier, Léonard. "Some Principled Methods for Deep Reinforcement Learning." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG040.

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Abstract:
Cette thèse développe et étudie certaines méthodes de principe pour l'apprentissage profond (DL) et l'apprentissage par renforcement (RL).Dans la partie II, nous étudions le DL selon le point de vue du “Minimum Description Length” principe, qui formalise le rasoir d'Occam, et postule qu'un bon modèle prédictif est un modèle capable de compresser sans perte les données (en prenant en compte le coût de la description du modèle lui-même). Les modèles de DL, par le nombre de paramètres à encoder, semblent aller à l'encontre de ce principe. Nous démontrons expérimentalement la capacité de compressi
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Bouchama, Lyes. "Apport des techniques d'apprentissage (profond) à la microscopie holographique pour applications médicales." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS022.

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Abstract:
Mon travail s'inscrit dans le cadre du partenariat stratégique Télécom SudParis (TSP) et TRIBVN/T-life, dédié au développement de nouvelles approches en microscopie optique, couplées à l'intelligence artificielle, en vue d'identifier, de prédire et de monitorer les pathologies hématologiques et parasitologiques. C'est dans cette perspective que nous avons développé, dans le laboratoire, un prototype de microscope reposant sur un principe d'imagerie non conventionnelle à synthèse d'ouverture, basée sur l'approche FPM (Fourier Ptychographic Microscopy). Cette approche permet de dépasser les limi
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Mercadier, Yves. "Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds : application au domaine de la santé." Thesis, Montpellier, 2020. http://www.theses.fr/2020MONTS068.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'analyse de données textuelles dans le domaine de la santé et en particulier sur la classification supervisée multi-classes de données issues de la littérature biomédicale et des médias sociaux.Une des difficultés majeures lors de l'exploration de telles données par des méthodes d'apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d'exemples pour l'entraînement des modèles. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l'étape d'apprentissage. La taille importante des jeux de données rend c
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Ducoffe, Mélanie. "Active learning et visualisation des données d'apprentissage pour les réseaux de neurones profonds." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4115/document.

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Abstract:
Notre travail est présenté en trois parties indépendantes. Tout d'abord, nous proposons trois heuristiques d'apprentissage actif pour les réseaux de neurones profonds : Nous mettons à l'échelle le `query by committee' , qui agrège la décision de sélectionner ou non une donnée par le vote d'un comité. Pour se faire nous formons le comité à l'aide de différents masques de dropout. Un autre travail se base sur la distance des exemples à la marge. Nous proposons d'utiliser les exemples adversaires comme une approximation de la dite distance. Nous démontrons également des bornes de convergence de n
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Ali, Abid. "Analyse vidéo à l'aide de réseaux de neurones profonds : une application pour l'autisme." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4066.

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Abstract:
La compréhension des actions dans les vidéos est un élément crucial de la vision par ordinateur, avec des implications significatives dans divers domaines. À mesure que notre dépendance aux données visuelles augmente, comprendre et interpréter les actions humaines dans les vidéos devient essentiel pour faire progresser les technologies dans la surveillance, les soins de santé, les systèmes autonomes et l'interaction homme-machine. L'interprétation précise des actions dans les vidéos est fondamentale pour créer des systèmes intelligents capables de naviguer efficacement et de répondre aux compl
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Metz, Clément. "Codages optimisés pour la conception d'accélérateurs matériels de réseaux de neurones profonds." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST190.

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Abstract:
Par leurs domaines d'application très divers (santé, énergie, défense, finance, navigation autonome...), les réseaux de neurones constituent une composante importante des outils d'apprentissage automatique. Les performances des réseaux de neurones sont grandement influencées par la complexité de leur architecture en nombre de couches, de neurones et de connexions. Mais l'entraînement et l'inférence de réseaux de plus en plus grands implique une sollicitation croissante de ressources matérielles et des temps de calcul plus longs. A l'inverse, leur portabilité se retrouve bridée sur des systèmes
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Bisot, Victor. "Apprentissage de représentations pour l'analyse de scènes sonores." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0016.

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Abstract:
Ce travail de thèse s’intéresse au problème de l’analyse des sons environnementaux avec pour objectif d’extraire automatiquement de l’information sur le contexte dans lequel un son a été enregistré. Ce domaine de recherche a connu un succès grandissant ces dernières années entraînant une rapide évolution du nombre de travaux et des méthodes employées. Nos travaux explorent et contribuent à plusieurs grandes familles d’approches pour l’analyse de scènes et événements sonores allant de l’ingénierie de descripteurs jusqu’aux réseaux de neurones profonds. Notre travail se focalise sur les techniqu
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Chen, Mickaël. "Learning with weak supervision using deep generative networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS024.

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Abstract:
Nombre des succès de l’apprentissage profond reposent sur la disponibilité de données massivement collectées et annotées, exploités par des algorithmes supervisés. Ces annotations, cependant, peuvent s’avérer difficiles à obtenir. La conception de méthodes peu gourmandes en annotations est ainsi un enjeu important, abordé dans des approches semi-supervisées ou faiblement supervisées. Par ailleurs ont été récemment introduit les réseaux génératifs profonds, capable de manipuler des distributions complexes et à l’origine d’avancées majeures, en édition d’image et en adaptation de domaine par exe
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Cherti, Mehdi. "Deep generative neural networks for novelty generation : a foundational framework, metrics and experiments." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS029/document.

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Abstract:
Des avancées significatives sur les réseaux de neurones profonds ont récemment permis le développement de technologies importantes comme les voitures autonomes et les assistants personnels intelligents basés sur la commande vocale. La plupart des succès en apprentissage profond concernent la prédiction, alors que les percées initiales viennent des modèles génératifs. Actuellement, même s'il existe des outils puissants dans la littérature des modèles génératifs basés sur les réseaux profonds, ces techniques sont essentiellement utilisées pour la prédiction ou pour générer des objets connus (i.e
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Cîrstea, Bogdan-Ionut. "Contribution à la reconnaissance de l'écriture manuscrite en utilisant des réseaux de neurones profonds et le calcul quantique." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0059.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse, nous fournissons plusieurs contributions des domaines de l’apprentissage profond et du calcul quantique à la reconnaissance de l’écriture manuscrite. Nous commençons par intégrer certaines des techniques d’apprentissage profond les plus récentes(comme dropout, batch normalization et différentes fonctions d’activation) dans les réseaux de neurones à convolution et obtenons des meilleures performances sur le fameux jeu de données MNIST. Nous proposons ensuite des réseaux TSTN (Tied Spatial Transformer Networks), une variante des réseaux STN (Spatial Transformer Networks) avec p
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Simonnet, Edwin. "Réseaux de neurones profonds appliqués à la compréhension de la parole." Thesis, Le Mans, 2019. http://www.theses.fr/2019LEMA1006/document.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'émergence de l'apprentissage profond et aborde la compréhension de la parole assimilée à l'extraction et à la représentation automatique du sens contenu dans les mots d'une phrase parlée. Nous étudions une tâche d'étiquetage en concepts sémantiques dans un contexte de dialogue oral évaluée sur le corpus français MEDIA. Depuis une dizaine d'années, les modèles neuronaux prennent l'ascendant dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel grâce à des avancées algorithmiques ou à la mise à disposition d'outils de calcul puissants comme les proce
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Ben, Gamra Siwar. "Contribution à la mise en place de réseaux profonds pour l'étude de tableaux par le biais de l'explicabilité : Application au style Tenebrisme ("clair-obscur")." Electronic Thesis or Diss., Littoral, 2023. http://www.theses.fr/2023DUNK0695.

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Abstract:
La détection de visages à partir des images picturales du style clair-obscur suscite un intérêt croissant chez les historiens de l'art et les chercheurs afin d'estimer l'emplacement de l'illuminant et ainsi répondre à plusieurs questions techniques. L'apprentissage profond suscite un intérêt croissant en raison de ses excellentes performances. Une optimisation du Réseau "Faster Region-based Convolutional Neural Network" a démontré sa capacité à relever efficacement les défis et à fournir des résultats prometteurs en matière de détection de visages à partir des images clai-obscur. Cependant, ce
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Linhart, Julia. "Simulation-based inference with deep learning : application to neuroscience time series data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG091.

Full text
Abstract:
Les simulateurs jouent un rôle central dans la science expérimentale, facilitant l'exploration de systèmes complexes avec des événements rares et difficilement mesurables, que ce soit en physique des particules, en climatologie, en astrophysique, en cosmologie ou en neurosciences. L'objectif est d'inverser ces modèles computationnels et de déterminer les paramètres qui décrivent au mieux les observations expérimentales, afin d'enrichir notre compréhension du monde réel. Cependant, au vu de la complexité des processus génératifs modélisés, la vraisemblance de ces simulateurs est souvent diffici
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Caubriere, Antoine. "Du signal au concept : réseaux de neurones profonds appliqués à la compréhension de la parole." Thesis, Le Mans, 2021. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03177996.

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Abstract:
Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’apprentissage profond appliqué à la compréhension de la parole. Jusqu'à présent, cette tâche était réalisée par l’intermédiaire d’une chaîne de composants mettant en oeuvre, par exemple, un système de reconnaissance de la parole, puis différents traitements du langage naturel, avant d’impliquer un système de compréhension du langage sur les transcriptions automatiques enrichies. Récemment, des travaux dans le domaine de la reconnaissance de la parole ont montré qu’il était possible de produire une séquence de mots directement à partir du signal acoustiq
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Nerlikar, Vivek. "Digital Twin in Structural Health Monitoring for Aerospace using Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG080.

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Abstract:
Les systèmes industriels modernes utilisent souvent une combinaison de matériaux tels que les métaux, le béton et les composites, soigneusement optimisés pour obtenir des performances supérieures tout en minimisant les coûts. Les structures sont principalement soumises à des charges dynamiques pendant leur durée de vie. Les problèmes de fabrication et/ou les sollicitations perpétuelles entraînent souvent des changements dans un système qui ont un impact négatif sur ses performances actuelles et/ou futures; ces changements peuvent être définis comme des dommages. L'identification des dommages e
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Mohammad, Noshine. "Exploration des modèles d’apprentissage statistique profonds couplés à la spectrométrie de masse pour améliorer la surveillance épidémiologique des maladies infectieuses." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS617.

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Abstract:
La spectrométrie de masse de type MALDI-TOF (matrix assisted laser desorption and ionisation time of flight) est une méthode de diagnostic en microbiologie rapide et robuste, permettant d'identifier les espèces de micro-organismes grâce à leur empreinte protéique constituée par le spectre de masse. Cependant, les applications clinico-épidémiologiques de cette technologie demeurent limitées par les outils bio-informatiques à disposition. Cette thèse se focalise sur l'application de modèles d'apprentissage statistique profonds aux données de spectrométrie de masse de type MALDI-TOF dans un but d
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Dvornik, Mikita. "Learning with Limited Annotated Data for Visual Understanding." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM050.

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Abstract:
La capacité des méthodes d'apprentissage profond à exceller en vision par ordinateur dépend fortement de la quantité de données annotées disponibles pour la formation. Pour certaines tâches, l'annotation peut être trop coûteuse et demander trop de travail, devenant ainsi le principal obstacle à une meilleure précision. Les algorithmes qui apprennent automatiquement à partir des données, sans supervision humaine, donnent de bien pires résultats que leurs homologues entièrement supervisés. Il y a donc une forte motivation à travailler sur des méthodes efficaces d'apprentissage avec des annotatio
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Goh, Hanlin. "Apprentissage de Représentations Visuelles Profondes." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00948376.

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Abstract:
Les avancées récentes en apprentissage profond et en traitement d'image présentent l'opportunité d'unifier ces deux champs de recherche complémentaires pour une meilleure résolution du problème de classification d'images dans des catégories sémantiques. L'apprentissage profond apporte au traitement d'image le pouvoir de représentation nécessaire à l'amélioration des performances des méthodes de classification d'images. Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'apprentissage de représentations visuelles profondes pour la résolution de cette tache. L'apprentissage profond a e
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Cohen, Max. "Metamodel and bayesian approaches for dynamic systems." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS003.

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Abstract:
Dans ce manuscrit, nous développons des architectures d'apprentissage profond pour modéliser la consommation énergétique et la qualité de l'air de bâtiments.Nous présentons d'abord une méthodologie de bout-en-bout permettant d'optimiser la demande énergétique tout en améliorant le confort, en substituant au traditionnel simulateur physique un modèle num'eriquement plus efficace.A partir de données historiques, nous vérifions que les simulations de ce métamodèle correspondent aux conditions réelles du bâtiment.Cependant, les performances des prédictions sont dégradées dans certaines situations
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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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Abstract:
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 fonct
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Rossi, Simone. "Improving Scalability and Inference in Probabilistic Deep Models." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS042.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a atteint un niveau de maturité suffisant pour devenir le choix privilégié pour résoudre les problèmes liés à l'apprentissage automatique ou pour aider les processus de prise de décision.En même temps, l'apprentissage profond n'a généralement pas la capacité de quantifier avec précision l'incertitude de ses prédictions, ce qui rend ces modèles moins adaptés aux applications critiques en matière de risque.Une solution possible pour résoudre ce problème est d'utiliser une formulation bayésienne ; cependant, bien que cette solution soit él
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Hocquet, Guillaume. "Class Incremental Continual Learning in Deep Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPAST070.

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Abstract:
Nous nous intéressons au problème de l'apprentissage continu de réseaux de neurones artificiels dans le cas où les données ne sont accessibles que pour une seule catégorie à la fois. Pour remédier au problème de l'oubli catastrophique qui limite les performances d'apprentissage dans ces conditions, nous proposons une approche basée sur la représentation des données d'une catégorie par une loi normale. Les transformations associées à ces représentations sont effectuées à l'aide de réseaux inversibles, qui peuvent alors être entraînés avec les données d'une seule catégorie. Chaque catégorie se v
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Sanabria, Rosas Laura Melissa. "Détection et caractérisation des moments saillants pour les résumés automatiques." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4104.

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Abstract:
Le contenu vidéo est présent dans un nombre toujours plus grand de domaines, tant scientifiques que commerciaux. Le sport, en particulier le football, est l'une des industries qui a le plus investi dans le domaine de l'analyse vidéo, en raison de la popularité massive de ce sport. Bien que plusieurs méthodes de l'état de l'art utilisent des heuristiques pour générer des résumés de matchs de football, elles ont prouvé que de multiples modalités aident à détecter les meilleures actions du match. D'autre part, le domaine du résumé vidéo à usage général a progressé rapidement, offrant plusieurs ap
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Vialatte, Jean-Charles. "Convolution et apprentissage profond sur graphes." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0118/document.

Full text
Abstract:
Pour l’apprentissage automatisé de données régulières comme des images ou des signaux sonores, les réseaux convolutifs profonds s’imposent comme le modèle de deep learning le plus performant. En revanche, lorsque les jeux de données sont irréguliers (par example : réseaux de capteurs, de citations, IRMs), ces réseaux ne peuvent pas être utilisés. Dans cette thèse, nous développons une théorie algébrique permettant de définir des convolutions sur des domaines irréguliers, à l’aide d’actions de groupe (ou, plus généralement, de groupoïde) agissant sur les sommets d’un graphe, et possédant des pr
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Waltsburger, Hugo. "Methodology and tooling for energy-efficient neural networks computation and optimization." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST195.

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Abstract:
Les réseaux de neurones ont connu d'impressionnants développements depuis l'émergence de l'apprentissage profond, vers 2012, et sont désormais l'état de l'art de toute une gamme de tâches automatisées, telles que le traitement automatique du langage naturel, la classification, la prédiction, etc. Néanmoins, dans un contexte où la recherche se focalise sur l'optimisation d'un unique indicateur de performance -- typiquement, le taux d'exactitude --, il apparaît que les performances tendent à croître de façon fiable, voire prévisible, en fonction de la taille du jeu de données d'entraînement, du
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Moradi, Fard Maziar. "Apprentissage de représentations de données dans un apprentissage non-supervisé." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM053.

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Abstract:
En raison du grand impact de l’apprentissage profond sur divers domaines de l’apprentissage automatique, leurs capacités à améliorer les approches de clustering ont récemment été étudiées. Dans un premier temps, des approches d’apprentissage profond (principalement des autoencodeurs) ont été utilisées pour réduire la dimensionnalité de l’espace d’origine et pour supprimer les éventuels bruits (également pour apprendre de nouvelles représentations de données). De telles approches de clustering qui utilisent des approches d’apprentissage en profondeur sont appelées deep clustering. Cette thèse s
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Balikas, Georgios. "Explorer et apprendre à partir de collections de textes multilingues à l'aide des modèles probabilistes latents et des réseaux profonds." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM054/document.

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Abstract:
Le texte est l'une des sources d'informations les plus répandues et les plus persistantes. L'analyse de contenu du texte se réfère à des méthodes d'étude et de récupération d'informations à partir de documents. Aujourd'hui, avec une quantité de texte disponible en ligne toujours croissante l'analyse de contenu du texte revêt une grande importance parce qu' elle permet une variété d'applications. À cette fin, les méthodes d'apprentissage de la représentation sans supervision telles que les modèles thématiques et les word embeddings constituent des outils importants.L'objectif de cette dissertat
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Katranji, Mehdi. "Apprentissage profond de la mobilité des personnes." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCA024.

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Abstract:
La connaissance de la mobilité est un enjeu majeur pour les autorités organisatrices de mobilité et l'aménagement urbain. En raison du manque de définition formelle de la mobilité humaine, l'expression "mobilité des personnes" sera utilisée dans cette ouvrage. Ce sujet sera introduit par une description de l'écosystème en considérant ces acteurs et ces applications.La création d'un modèle d'apprentissage a des prérequis: la compréhension des typologies des ensembles de données disponibles, leurs forces et leurs faiblesses. Cet état de l'art de la connaissance de la mobilité passe par le modèle
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Deschaintre, Valentin. "Acquisition légère de matériaux par apprentissage profond." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://theses.univ-cotedazur.fr/2019AZUR4078.

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Abstract:
Que ce soit pour le divertissement ou le design industriel, l’infographie est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Cependant, reproduire une scène réelle dans un environnement virtuel reste une tâche complexe, nécessitant de nombreuses heures de travail. L’acquisition de géométries et de matériaux à partir d’exemples réels est une solution, mais c’est souvent au prix de processus d'acquisitions et de calibrations complexes. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la capture légère de matériaux afin de simplifier et d’accélérer le processus d’acquisition et de résoudre les d
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Paumard, Marie-Morgane. "Résolution automatique de puzzles par apprentissage profond." Thesis, CY Cergy Paris Université, 2020. http://www.theses.fr/2020CYUN1067.

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Abstract:
L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes sémantiques de réassemblage dans le cadre compliqué des collections patrimoniales, où certains blocs sont érodés ou manquants.Le remontage de vestiges archéologiques est une tâche importante pour les sciences du patrimoine : il permet d’améliorer la compréhension et la conservation des vestiges et artefacts anciens. Certains ensembles de fragments ne peuvent être réassemblés grâce aux techniques utilisant les informations de contour et les continuités visuelles. Il est alors nécessaire d’extraire les informations sémantiques des fragment
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Haykal, Vanessa. "Modélisation des séries temporelles par apprentissage profond." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4019.

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Abstract:
La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage profond. Il est bien connu que si les relations entre les données sont temporelles, il est difficile de les analyser et de les prévoir avec précision en raison des tendances non linéaires et du bruit présent, spécifiquement pour les séries financières et électriques. A partir de ce contexte, nous proposons une nouvelle architecture de réduction de bruit qui modélise des séries d’erreurs récursives pour améliorer les prévisions.
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Sors, Arnaud. "Apprentissage profond pour l'analyse de l'EEG continu." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAS006/document.

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Abstract:
Ces travaux de recherche visent à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) continu. L’EEG continu est une modalité avantageuse pour l’évaluation fonctionnelle des états cérébraux en réanimation ou pour d’autres applications. Cependant son utilisation aujourd’hui demeure plus restreinte qu’elle ne pourrait l’être, car dans la plupart des cas l’interprétation est effectuée visuellement par des spécialistes.Les sous-parties de ce travail s’articulent autour de l’évaluation pronostique du coma post-anoxique, choisie comme application pilo
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Assis, Youssef. "Détection des anévrismes intracrâniens par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0012.

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Abstract:
Les anévrismes intracrâniens sont des dilatations locales des vaisseaux sanguins cérébraux, présentant un risque significatif de rupture, susceptible d'entraîner des conséquences graves. La détection précoce des anévrismes non rompus revêt donc une importance cruciale pour prévenir des complications potentiellement mortelles. Cependant, l'analyse des images médicales pour localiser ces anévrismes est une tâche complexe et chronophage, demandant du temps et d'expertise, et malgré cela reste susceptible d'erreurs d'interprétation. Face à ces défis, cette thèse explore des méthodes automatisées p
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Sheikh, Shakeel Ahmad. "Apprentissage profond pour la détection du bégaiement." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0005.

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Abstract:
Le bégaiement est un trouble de la parole qui est le plus fréquemment observé parmi les troubles de la parole et se traduit par des comportements principaux. La fastidieuse tâche de détection et d'analyse des schémas de parole des Persons who stutter (PWS), dans le but de les rectifier, est souvent traitée manuellement par les orthophonistes et est biaisée par leurs croyances subjectives. De plus, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole, «Automatic speech recognition (ASR)», ne parviennent pas non plus à reconnaître les bégaiements. Cela empêche les personnes handicapées d'accé
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Arnez, Yagualca Fabio Alejandro. "Deep neural network uncertainty runtime monitoring for robust and safe AI-based automated navigation." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG100.

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Abstract:
Les réseaux neuronaux profonds (RNP) ont révolutionné diverses industries au cours de la dernière décennie, comme les véhicules hautement automatisés et les véhicules aériens sans pilote. Les RNP peuvent améliorer notoirement les performances grâce à leur efficacité dans le traitement d'entrées sensorielles complexes et à leur puissant apprentissage de représentation qui surpasse les méthodes traditionnelles dans différentes tâches d'automatisation.Malgré les améliorations impressionnantes des performances introduites par les RNP, ils présentent encore des limites importantes en raison de leur
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Benamar, Alexandra. "Évaluation et adaptation de plongements lexicaux au domaine à travers l'exploitation de connaissances syntaxiques et sémantiques." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG035.

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Abstract:
Les modèles de plongements lexicaux se sont imposés comme les modèles de représentation les plus populaires en TAL. Afin d'obtenir de bonnes performances, ils nécessitent d'être entraînés sur de grands corpus de données provenant principalement du domaine général et sont fréquemment affinés pour être appliqués à des données de spécialité. Cependant, l'affinage des données est une pratique coûteuse en termes de ressources et son efficacité est controversée.Dans le cadre de cette thèse, nous évaluons l'utilisation de modèles de plongements lexicaux sur des corpus de spécialité et nous montrons q
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