Relevant bibliographies by topics / Réseaux de neurones artificiels

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  6. Reports

Academic literature on the topic 'Réseaux de neurones artificiels'

Author: Grafiati
Published: 23 September 2022
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Réseaux de neurones artificiels"

1

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.

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2

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 37. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.075.

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3

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 43. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.076.

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4

-BENREJEB, Mohamed. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 47. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.077.

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5

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 50. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.078.

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6

-BENREJEB, Mohamed. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 55. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.079.

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7

Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar, and 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, no. 3 (2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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Abstract:
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
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8

Mézard, Marc, and Jean-Pierre Nadal. "Réseaux de neurones et physique statistique." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 9, no. 1 (1990): 213–45. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1990.884.

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9

Laks, Bernard. "Réseaux de neurones et syllabation du français." Linx 34, no. 1 (1996): 327–46. http://dx.doi.org/10.3406/linx.1996.1440.

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10

Jelassi, Khaled, Najiba Bellaaj-Merabet, and Bruno Dagues. "Estimation du flux par réseaux de neurones." Revue internationale de génie électrique 7, no. 1-2 (2004): 105–31. http://dx.doi.org/10.3166/rige.7.105-131.

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Dissertations / Theses on the topic "Réseaux de neurones artificiels"

1

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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2

Mignacco, Francesca. "Statistical physics insights on the dynamics and generalisation of artificial neural networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASP074.

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Abstract:
L'apprentissage machine est une technologie désormais omniprésente dans notre quotidien. Toutefois, ce domaine reste encore largement empirique et ses enjeux scientifiques manquent d'une compréhension théorique profonde. Cette thèse se penche vers la découverte des mécanismes sous-tendant l'apprentissage dans les réseaux de neurones artificiels à travers le prisme de la physique statistique. Dans une première partie, nous nous intéressons aux propriétés statiques des problèmes d'apprentissage, que nous introduisons au chapitre 1.1. Dans le chapitre 1.2, nous considérons la classification d'un
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3

Chevallier, Sylvain. "Implémentation d'un système préattentionnel avec des neurones impulsionnels." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00472849.

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Abstract:
Les neurones impulsionnels prennent en compte une caractéristique fondamentale des neurones biologiques : la capacité d'encoder l'information sous forme d'événements discrets. Nous nous sommes intéressés à l'apport de ce type de modèles dans le cadre de la vision artificielle, dont les contraintes nous ont orienté vers le choix de modèles simples, adaptés à la rapidité de traitement requise. Nous décrivons une architecture de réseaux pour encoder et extraire des saillances utilisant la discrétisation induite par les neurones impulsionnels. La carte de saillances est obtenue à partir de la combi
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4

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

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Abstract:
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 s
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5

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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Abstract:
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 solution
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6

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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Abstract:
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-référenc
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7

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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Abstract:
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),
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8

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

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Abstract:
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 neuron
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9

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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Abstract:
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
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10

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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Abstract:
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 réponden
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Books on the topic "Réseaux de neurones artificiels"

1

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

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

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3

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

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

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5

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

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6

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

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7

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

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8

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

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9

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

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10

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

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Book chapters on the topic "Réseaux de neurones artificiels"

1

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

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

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3

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

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4

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

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

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Abstract:
Ce chapitre présente le concept général de conception de modèles TS et neuromimétiques, combiné à la théorie des observateurs, pour la détection de défauts et l’estimation de capteurs et actionneurs. En vue d’une méthode de FTC prédictive, on propose un observateur robuste obtenu par une approche H∞ et QB. L’efficience de ces méthodes est testée dans le cas d’une commande tolérante aux défauts d’un système bi-rotor.
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MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU, and Zhe ZHU. "Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.

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Abstract:
Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détail
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7

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

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Abstract:
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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8

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

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Abstract:
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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9

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

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

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Abstract:
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’ab
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Conference papers on the topic "Réseaux de neurones artificiels"

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

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

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

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

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

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Abstract:
Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en c
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Walid, Tazarki, Fareh Riadh, and Chichti Jameleddine. "La Prevision Des Crises Bancaires: Un essai de modélisation par la méthode des réseaux de neurones [Not available in English]." In International Conference on Information and Communication Technologies from Theory to Applications - ICTTA'08. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ictta.2008.4529985.

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

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

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

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Reports on the topic "Réseaux de neurones artificiels"

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

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