Academic literature on the topic 'Réseaux de Neuronne'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Réseaux de Neuronne.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Réseaux de Neuronne":
1
Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.
Abstract:
Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays.
2
Tighilet, Brahim, Guillaume Rastoldo, and Christian Chabbert. "Le cerveau adulte produit de nouveaux neurones pour restaurer l’équilibre après une perte vestibulaire." médecine/sciences 36, no. 6-7 (June 2020): 581–91. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2020112.
Abstract:
Un phénomène appelé « compensation vestibulaire » se produit après une atteinte vestibulaire périphérique. Ce processus, qui permet un retour progressif de l’équilibre, se produit principalement au sein des noyaux vestibulaires du tronc cérébral, et met en jeu une mosaïque de réarrangements structurels. Parmi ceux-ci, la neurogenèse vestibulaire réactionnelle (NGVR) adulte est peut-être la plus inattendue, car elle se produit dans une région du cerveau qui n’a jamais été signalée auparavant comme neurogène. La survie et la fonctionnalité de ce réseau neuronal nouvellement généré dépendent de son intégration dans les réseaux préexistants des noyaux désafférentés. Cette organisation permet au cerveau d’utiliser les apports d’autres modalités sensorielles pour faciliter le rétablissement de la posture et de l’équilibre. C’est à ce jour le meilleur exemple du rôle réparateur de la neurogenèse adulte. Ces observations soulèvent de nombreuses questions sur la pertinence physiologique de la NGVR.
3
Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz, and Y. El Ghachtoul. "Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels." Revue des sciences de l'eau 9, no. 3 (April 12, 2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.
Abstract:
Identifier tous les processus physiques élémentaires du cycle hydrologique qui peuvent avoir lieu dans un bassin versant et attribuer à chacun d'eux une description analytique permettant la prévision conduisent à des structures complexes employant un nombre élevé de paramètres difficilement accessibles. En outre, ces processus, même simplifiés, sont généralement non linéaires. Le recours à des modèles à faible nombre de variables, capables de traiter la non-linéarité, s'avère nécessaire. C'est dans cette optique que nous proposons une méthode de modélisation de la relation pluie et débit basée sur l'utilisation de réseaux neuronaux. Les performances de ces derniers dans la modélisation non linéaire ont été déjà prouvées dans plusieurs domaines scientifiques (biologie, géologie, chimie, physique). Dans ce travail, nous utilisons l'algorithme de la rétropropagation des erreurs avec un réseau à 3 couches de neurones. La fonction de transfert appliquée est de type sigmoïde. Pour prédire le débit à un moment donné, on présente à l'entrée du réseau des valeurs de pluies et de débits observés à des instants précédents. La structure du réseau est optimisée pour obtenir une bonne capacité prévisionnelle sur des données n'ayant pas participé au calage. L'application du réseau à des données pluviométriques et débimétriques du bassin de l'oued Beth permet d'obtenir de bonnes prévisions d'un ou plusieurs pas de temps, aussi bien journalières qu'hebdomadaires. Pour les données n'ayant pas participé au calage, les coefficients de corrélation entre les valeurs observées et les valeurs estimées par les différents modèles sont élevés. Ils varient de 0.72 à 0.91 pour les coefficients de corrélation de Pearson et de 0.73 à 0.95 pour les coefficients de Spearman.
4
Soudani, Azeddine, Saadi Bougoul, and Jean-Luc Harion. "Réduction des étalonnages multiples en mesures simultanées dans une couche limite turbulente d'un mélange air - hélium." Journal of Renewable Energies 6, no. 2 (December 31, 2003): 77–94. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v6i2.963.
Abstract:
Les mesures simultanées par thermo-anémométrie de plusieurs grandeurs physiques d'un fluide en écoulement turbulent, nécessite l'emploi d'autant de sondes qu'il y a de variables. Un étalonnage est préalable à toute utilisation de ces capteurs pour des mesures. Cet étalonnage est fondé sur des lois d'ajustement, réalisées généralement par des méthodes classiques d'interpolation linéaire, des régressions polynomiales, des fonctions splines ou encore par des réseaux de neurones artificiels. Il permet d'établir le lien univoque entre les sorties de ces capteurs, données sous forme de tensions, et les paramètres physiques de l'écoulement à mesurer. Suivant la forme du réseau d'étalonnage obtenue, la précision de ces méthodes peut être extrêmement sensible aux degrés des polynômes d'ajustement et peut présenter ainsi des erreurs importantes d'interpolation. Il est donc nécessaire de tester systématiquement les paramètres d'ajustement pour chaque application. On montre à travers cette étude que, les méthodes de génération de grilles cartésiennes et de dépouillement de mesures, utilisant des régressions polynomiales et des interpolations linéaires, sont beaucoup moins précises que celles utilisant les fonctions splines et les réseaux de neurones artificiels. Les résultats obtenus montrent aussi que l'utilisation d'une surchauffe plus forte pour l'élément amont que l'élément aval de la sonde apporte, en général, une meilleure précision lors de la génération des grilles.
5
Leroux, Élodie, Romain Perbet, Luc Buée, and Morvane Colin. "Les vésicules extracellulaires." médecine/sciences 37, no. 12 (December 2021): 1133–38. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2021205.
Abstract:
Les vésicules extracellulaires (VE) sont libérées par une grande variété de cellules et contiennent des protéines, des ARN et des lipides, qui sont ainsi échangés entre ces cellules. Elles représentent donc un mode de communication intercellulaire majeur aussi bien en conditions physiologiques que pathologiques. C’est notamment le cas dans le système nerveux (SN) où les neurones et les cellules gliales forment un réseau très dense et où des milliards de connexions s’établissent. Cette revue fournit un aperçu des différents rôles joués par les VE dans un cerveau sain lors du renforcement des réseaux par exemple, mais également dans un cerveau malade où les VE participent, entre autres, à la progression des maladies neurodégénératives et tumorales.
6
Vazquez, J., M. Zug, D. Bellefleur, B. Grandjean, and O. Scrivener. "Utilisation d'un réseau de neurones pour appliquer le modèle de Muskingum aux réseaux d'assainissement." Revue des sciences de l'eau 12, no. 3 (April 12, 2005): 577–95. http://dx.doi.org/10.7202/705367ar.
Abstract:
L'application du modèle de Muskingum pour simuler l'écoulement à surface libre dans les canaux d'irrigation a été largement utilisée et validée. Par extension, ce modèle est également employé pour simuler les écoulements en réseau d'assainissement. Or, nous avons pu montrer des erreurs allant jusqu'à 80% du débit de pointe entre le modèle de Muskingum à paramètres fixes et le modèle de référence de Barré de Saint-Venant. Nous proposons une nouvelle paramétrisation du modèle de Muskingum pour l'écoulement en collecteur circulaire en réseau d'assainissement et ceci pour un large domaine de longueurs, pentes et diamètres de collecteurs. Ce nouveau modèle non-linéaire a été calé par minimisation d'une fonction objectif traduisant la proximité du modèle proposé avec les résultats de la résolution des équations de Barré de Saint-Venant pour des hydrogrammes rectangulaires. Un réseau de neurones a été utilisé pour paramétrer le modèle. Cette nouvelle application des équations de Muskingum permet l'obtention d'erreurs relatives moyennes inférieures à 6% sur la valeur et l'instant du débit de pointe, ceci dans le cas de collecteurs ayant jusqu'à 6500 m de longueur, des pentes variant entre 0.5% et 1% et des diamètres entre 150 et 2500 mm et des hydrogrammes de débit de pointe proche de la capacité du collecteur. Le modèle a également été validé sur un hydrogramme de forme quelconque.
7
Dechemi, N., T. Benkaci, and A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous." Revue des sciences de l'eau 16, no. 4 (April 12, 2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.
Abstract:
La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floue Les modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue. Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassin de la Cheffia (Nord-Est Algérien), et a confirmé les performances du modèle basé sur la logique floue. Par sa robustesse et son pouvoir d'extrapolation non-linéaire, ce modèle a donné d'excellents résultats, et représente donc une nouvelle approche de la modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel.
8
Vuille, Amandine. "Et si ton cerveau ressemblait à une station de ski : Création d’un support pédagogique neuro-éducatif qui permet aux élèves de 7 à 10 ans de comprendre le fonctionnement du cerveau humain." Cortica 2, no. 2 (September 19, 2023): 54–90. http://dx.doi.org/10.26034/cortica.2023.4217.
Abstract:
Le présent Cortica Incubator démontre qu’il est possible de sensibiliser les jeunes enfants au fonctionnement du cerveau humain grâce à un support ludique et adapté à leur âge. « Et si ton cerveau ressemblait à une station de ski » est un support pédagogique neuroéducatif qui explique le fonctionnement cérébral au travers de la thématique du ski. L’enfant qui le découvre est invité à voyager au cœur de la station de ski de Zinal-VS. Le support contient un plan des pistes en forme de cerveau, avec des animaux de la montagne qui illustre des régions cérébrales. Des vidéos accompagnent le plan des pistes et expliquent divers fonctionnements cérébraux relier au fonctionnement de la station de ski, i.e., réseaux de neurones, synchronisation cérébrale et prise de conscience des décisions. Enfin, des abonnements de ski expliquent les différents états du cerveau (réseau de mode par défaut, réseau de saillance et réseau exécutif). Des cartes de jeux et la possibilité de gagner des médailles mettent les enfants au défi et permettent d’évaluer les connaissances de l’enfant. L’auteure, éducatrice en milieu scolaire, a pu tester le support auprès de trois classes d’élèves de 7 à 10 ans (50 élèves en tout). Cette expérience a permis aux élèves d’apprivoiser le fonctionnement de leur cerveau et son caractère ludique a été fortement apprécié par eux.
9
-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.
10
-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.
Dissertations / Theses on the topic "Réseaux de Neuronne":
1
Ben, Slimane Tarek. "Investigation of the Optical Emission of Hall Effect Thrusters using a Collisional Radiative Model, Particle-In-Cell Simulations, and Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAX153.
Abstract:
Ce travail propose une analyse de l'émission optique des propulseurs à effet Hall qui repose sur les simulations, la spectroscopie et les réseaux de neurones. L'étude s’ancre dans le contexte dynamique du New Space et des lanceurs réutilisables qui ont amené une réduction considérable des coûts des opérations spatiales. Ce changement a intensifié la demande pour des équipements de satellites standardisés et miniaturisés, avec un intérêt particulier pour les propulseurs à effet Hall en raison de leur rapport poussée-puissance avantageux, de leur impulsion spécifique et de leur efficacité.Cette thèse s'appuie sur le développement du code Particle-In-Cell (PIC) LPPic et explore la dynamique et les interactions des plasmas à l'intérieur du propulseur en couplant les résultats de ce code de simulation avec des diagnostics virtuels. Le premier diagnostic est la diffusion Thomson collective qui explore les fluctuations de densité des électrons dans le propulseur. Le second est la spectroscopie d'émission optique couplée à un modèle collisionnel radiatif permettant de caractériser la fonction de distribution de l'énergie des électrons. Les deux sont essentiels pour valider les simulations LPPic avec des expériences, avec la spectroscopie d’émission servant également d'outil prometteur pour évaluer les performances en orbite et caractériser les effets test des installations sol sur les propulseurs.La méthodologie consiste en un va-et-vient entre les simulations et les expériences, notamment en s’appuyant sur les diagnostics virtuels pour évaluer les simulations PIC et aussi guider les pratiques expérimentales. La thèse est structurée en huit chapitres. Ceux-ci incluent l'exploration du diagnostic virtuel de diffusion Thomson collective, le développement et la validation de HET0D, un modèle collisionnel radiatif pour le xénon neutre, et le couplage entre le PIC et modèle collisionnel radiatif pour effectuer la spectroscopie d'émission optique virtuelle. Ce travail souligne l'importance de considérer les gradients spatiaux dans la plume du propulseur lors de l'extraction des paramètres du plasma à partir de l'émission optique. Ce couplage a également permis de valider les hypothèses de transport des métastables et de distribution d’énergie maxwellienne pour les électrons et a souligné les limitations spécifiques de réponse fréquentielle des niveaux excités pour l'implémentation de la spectroscopie d'émission optique pour étudier les instabilités à haute fréquence (>MHz). Ces résultats ont été confrontés à des expériences d’émission optique où des spectres réels ont été utilisés pour extraire les paramètres plasmas en utilisant le modèle collisionnel radiatif dans différentes conditions d’opération du propulseur, démontrant ainsi la validité de l'analyse virtuelle et l'adéquation des modèles d'émission optique et collisionnel radiatif pour évaluer les performances des propulseurs à effet Hall. Enfin, une amélioration innovante de l'approche par l'intégration de réseaux de neurones est également présentée, ce qui améliore la portée de l'approche optique, en accélérant le traitement, en réduisant le matériel nécessaire en orbite et en permettant le contrôle optique des paramètres de fonctionnement.Ce travail représente ainsi une contribution au domaine de la propulsion électrique, offrant une perspective unique qui combine des simulations numériques, des diagnostics virtuels avec des données expérimentales et des réseaux neuronaux, portant un regard critique sur les diagnostics, les simulations et le comportement des propulseurs à effet HallThis thesis provides an analysis of the optical emission of Hall Effect thrusters. The study is grounded in the context of the dynamic field of micro reusable launchers and ride-share satellite programs, which have substantially reduced space operation costs. This shift has intensified the demand for standardized and miniaturized satellite equipment, with a particular focus on Hall thrusters due to their advantageous thrust-to-power ratio, specific impulse, and efficiency.This thesis builds upon the development of the LPPic Particle-In-Cell code, and explores the plasma dynamics and interactions within the thruster by coupling the simulation results with virtual diagnostics. First is the collective Thomson scattering, which explores the electron density fluctuations in the thruster. Second is the optical emission spectroscopy coupled with a collisional radiative model, which characrerizes the electron energy distribution function. Both are instrumental in validating LPPic simulations, with the latter also serving as a promising tool for assessing the performance in orbit and characterizing ground facility effects.The methodology consists of a blend of simulations and experiments, relying on virtual diagnostics to assess simulations and guide experimental practices. The thesis is structured into eight chapters. These include the exploration of virtual collective Thomson scattering diagnostics, the development and validation of HET0D, a collisional-radiative model for neutral xenon, and the establishment of a framework for performing virtual optical emission spectroscopy from Particle-In-Cell simulations. This established the importance of considering spatial gradients in the plume of the thruster when extracting plasma parameters from optical emission. It also highlighted the validity of the transport and Maxwellian assumptions in the collisional radiative models of neutral species and highlighted line-specific bandwidth limitations for the implementation of optical emission spectroscopy to study high frequency instabilities (>MHz). These insights were confronted with experiments where actual spectra were used to extract plasma parameters using the collisional radiative model under various thruster conditions, thereby demonstrating the validity of the virtual diagnostic analysis and the adequacy of optical emission and collisional radiative models to monitor Hall Effect thrusters. Finally, an innovative enhancement to optical emission and collisional radiative model through the integration of artificial neural networks is also presented, which significantly improves the efficiency and scope of the diagnostic, by speeding up the processing, reducing the needed hardware in-orbit, and allowing the optical control of the operating parameters.This research makes an initial contribution to the field of electric propulsion by offering a unique perspective that combines numerical simulations, virtual diagnostics with experimental data, and neural networks, thereby enhancing the understanding of diagnostics, simulations, and the behavior of Hall Effect thrusters
2
Cohen, Floriane. "Architectures dynamiques des réseaux neuronaux in vitro." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02512337.
Abstract:
Le fonctionnement du système nerveux est basé sur l’établissement de circuits neuronaux complexes. Pendant le développement, le branchement axonal permet à chaque neurone de créer des contacts synaptiques avec de multiples cibles. Ce phénomène joue un rôle majeur dans la mise en place des réseaux neuronaux. La compréhension des mécanismes du branchement neuronal est donc essentielle à l’étude du développement des circuits nerveux.Dans cette thèse, nous avons étudié le branchement neuronal en imposant des contraintes morphologiques aux neurones à l’aide de micropatterns adhésifs. En utilisant des patterns statiques, nous avons pu explorer le comportement des branchements neuronaux dans une large gamme de géométrie. Nous avons en particulier étudié l’influence de l’angle de branchement.En parallèle, nous avons travaillé sur le développement d’une technique de micropatterning dynamique basée sur l’adsorption spontanée de dérivées PEGylés de poly-L-lyisne permettant de créer des patterns reconfigurables, dans le but de pouvoir contrôler spatio-temporellement la génération de branches neuritiquesThe function of the nervous system relies on the establishment of complex neuronal circuitry. During development, axon branching allows each neuron to establish synaptic contacts with multiple targets and is essential to the assembly of highly interconnected networks. Therefore, understanding the mechanisms underlying the control of neuronal branching is crucial in the study of neuronal circuit development.In this thesis, we investigated this phenomenon by imposing morphological constraints to neurons through the use of different chemical micropatterning techniques. Using static micropatterns, we explored branching behavior in a wide range of geometries with a focus on the influence of branching angle. In parallel, we have also worked on the development of a dynamic patterning technique based on spontaneous adsorption of comb-like derivatives of poly-L-lysine to form switchable patterns on highly cell-repellent surfaces, with the aim of creating a platform allowing for spatio-temporally controlled generation of neurite branches
3
Pfeuty, Benjamin. "Rôles des synapses électriques dans la synchronisation neuronale : Une étude théorique." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00007936.
Abstract:
Il existe deux modes principaux d'interaction entre neurones : les synapses chimiques et les synapses électriques qui, bien que minoritaires par rapport aux premières, sont présentes dans de nombreuses régions du cerveau où elles sont impliquées dans la synchronisation de l'activité neuronale. Notre étude théorique, qui combine calculs analytiques et simulations numériques, montre que l'impact des synapses électriques sur la synchronisation neuronale dépend des propriétés d'excitabilité des neurones déterminées par leurs courants ioniques. Ainsi, associées à des synapses inhibitrices, les synapses électriques peuvent donc amplifier ou réduire la synchronisation de manière linéaire. Toutefois, lorsque le couplage inhibiteur est suffisamment fort, des effets non-linéaires apparaissent tels que les synapses électriques renforcent la précision et la robustesse de la synchronisation. Ce travail de thèse révèle ainsi le caractère flexible de la synchronisation par les synapses électriques.
4
Bénédic, Yohann. "Approche analytique pour l'optimisation de réseaux de neurones artificiels." Phd thesis, Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00605216.
Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels sont nés, il y a presque cinquante ans, de la volonté de modéliser les capacités de mémorisation et de traitement du cerveau biologique. Aujourd'hui encore, les nombreux modèles obtenus brillent par leur simplicité de mise en œuvre, leur puissance de traitement, leur polyvalence, mais aussi par la complexité des méthodes de programmation disponibles. En réalité, très peu d'entre-elles sont capables d'aboutir analytiquement à un réseau de neurones correctement configuré. Bien au contraire, la plupart se " contentent " d'ajuster, petit à petit, une ébauche de réseau de neurones, jusqu'à ce qu'il fonctionne avec suffisamment d'exemples de la tâche à accomplir. Au travers de ces méthodes, dites " d'apprentissages ", les réseaux de neurones sont devenus des boîtes noires, que seuls quelques experts sont effectivement capables de programmer. Chaque traitement demande en effet de choisir convenablement une configuration initiale, la nature des exemples, leur nombre, l'ordre d'utilisation, ... Pourtant, la tâche finalement apprise n'en reste pas moins le résultat d'une stratégie algorithmique implémentée par le réseau de neurones. Une stratégie qui peut donc être identifiée par le biais de l'analyse, et surtout réutilisée lors de la conception d'un réseau de neurones réalisant une tâche similaire, court-circuitant ainsi les nombreux aléas liés à ces méthodes d'apprentissage. Les bénéfices de l'analyse sont encore plus évidents dans le cas de réseaux de neurones à sortie binaire. En effet, le caractère discret des signaux traités simplifie grandement l'identification des mécanismes mis en jeu, ainsi que leur contribution au traitement global. De ce type d'analyse systématique naît un formalisme original, qui décrit la stratégie implémentée par les réseaux de neurones à sortie binaire de façon particulièrement efficace. Schématiquement, ce formalisme tient lieu d'" état intermédiaire " entre la forme boîte noire d'un réseau de neurones et sa description mathématique brute. En étant plus proche des modèles de réseaux de neurones que ne l'est cette dernière, il permet de retrouver, par synthèse analytique, un réseau de neurones effectuant la même opération que celui de départ, mais de façon optimisée selon un ou plusieurs critères : nombre de neurones, nombre de connexions, dynamique de calcul, etc. Cette approche analyse-formalisation-synthèse constitue la contribution de ces travaux de thèse.
5
Asnaashari, Ahmad. "Modélisation de la défaillance des réseaux d'eau : approches statistique, réseau de neurones et survie." Lille 1, 2007. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2007/50376-2007-Asnaashari.pdf.
Abstract:
La défaillance des réseaux d'eau constitue un problème majeur en Iran, qui nécessite des investissements importants et l'élaboration d'une stratégie optimale pour la réhabilition des réseaux d'eau. Ce travail constitue une contribution à cet objectif. Il vise le développement des outils pour améliorer la gestion et la maintenance des réseaux d'eau. Il comporte la détermination des principaux facteurs affectant la défaillance des réseaux d'eau, l'élaboration d'un modèle de prévision fondé sur les Réseaux de Neurones Artificiels, et le développement d'un modèle de survie. Ces approches ont été appliquées sur le réseau d'eau de la ville de Sanandaj en Iran. Le travail de thèse a comporté différents parties, notamment: la collecte de données sur le réseau de la ville de Sanandaj, l'analyse spatiale et statistique de ces données, le développement d'un modèle basé sur le Réseau de Neurones Artificiels et l'application de l'approche de survie. L'analyse des données a permis la détermination de principaux facteurs à l'origine de la défaillance des réseaux d'eau. Deux modèles de régression (multiple et Poisson) ont été employés pour la prévision du nombre de défaillances du réseau d'eau. Ces modèles ont été comparés à l'approche Réseau de Neurones Artificiels. La comparaison a montré tout l'intérêt d'utiliser l'approche Réseau de Neurones pour la prévision de la défaillance des réseaux d'eau. L'approche de survie a été utilisée pour étudier la durée de vie et étudier l'impact d'une intervention sur le réseau d'eau.
6
Grehl, Stephanie. "Stimulation-specific effects of low intensity repetitive magnetic stimulation on cortical neurons and neural circuit repair in vitro (studying the impact of pulsed magnetic fields on neural tissue)." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066706/document.
Abstract:
Les champs électromagnétiques sont couramment utilisés pour stimuler de manière non-invasive le cerveau humain soit à des fins thérapeutiques ou dans un contexte de recherche. Les effets de la stimulation magnétique varient en fonction de la fréquence et de l'intensité du champ magnétique. Les mécanismes mis en jeu restent inconnus, d'autant plus lors de stimulations à faible intensité. Dans cette thèse, nous avons évalué les effets de stimulations magnétiques répétées à différentes fréquences appliqués à faible intensité (10-13 mT ; Low Intensity Repetitive Magnetic Stimulation : LI-rMS) in vitro, sur des cultures corticales primaires et sur des modèles de réparation neuronale. De plus, nous décrivons une méthodologie pour la construction d'un dispositif instrumental fait sur mesure pour stimuler des cultures cellulaires.Les résultats montrent des effets dépendant de la fréquence sur la libération du calcium des stocks intracellulaires, sur la mort cellulaire, sur la croissance des neurites, sur la réparation neuronale, sur l'activation des neurones et sur l'expression de gènes impliqués. En conclusion, nous avons montré pour la première fois un nouveau mécanisme d'activation cellulaire par les champs magnétiques à faible intensité. Cette activation se fait en l'absence d'induction de potentiels d'action. Les résultats soulignent l'importance biologique de la LI-rMS par elle-même mais aussi en association avec les effets de la rTMS à haute intensité. Une meilleure compréhension des effets fondamentaux de la LI-rMS sur les tissus biologiques est nécessaire afin de mettre au point des applications thérapeutiques efficaces pour le traitement des conditions neurologiquesElectromagnetic fields are widely used to non-invasively stimulate the human brain in clinical treatment and research. This thesis investigates the effects of different low intensity (mT) repetitive magnetic stimulation (LI-rMS) parameters on single neurons and neural networks and describes key aspects of custom tailored LI-rMS delivery in vitro. Our results show stimulation specific effects of LI-rMS on cell survival, neuronal morphology, neural circuit repair and gene expression. We show novel mechanisms underlying cellular responses to stimulation below neuronal firing threshold, extending our understanding of the fundamental effects of LI-rMS on biological tissue which is essential to better tailor therapeutic applications
7
Ambroise, Matthieu. "Hybridation des réseaux de neurones : de la conception du réseau à l’interopérabilité des systèmes neuromorphiques." Thesis, Bordeaux, 2015. http://www.theses.fr/2015BORD0394/document.
Abstract:
L’hybridation est une technique qui consiste à interconnecter un réseau de neurones biologique et un réseau de neurones artificiel, utilisée dans la recherche en neuroscience et à des fins thérapeutiques. Durant ces trois années de doctorat, ce travail de thèse s’est focalisé sur l’hybridation dans un plan rapproché (communication directe bi-directionnelle entre l’artificiel et le vivant) et dans un plan plus élargies (interopérabilité des systèmes neuromorphiques). Au début des années 2000, cette technique a permis de connecter un système neuromorphique analogique avec le vivant. Ce travail est dans un premier temps, centré autour de la conception d’un réseau de neurones numérique, en vue d’hybridation, dans deux projets multi-disciplinaires en cours dans l’équipe AS2N de l’IMS, présentés dans ce document : HYRENE (ANR 2010-Blan-031601), ayant pour but le développement d’un système hybride de restauration de l’activité motrice dans le cas d’une lésion de la moelle épinière, BRAINBOW (European project FP7-ICT-2011-C), ayant pour objectif l’élaboration de neuro-prothèses innovantes capables de restaurer la communication autour de lésions cérébrales.Possédant une architecture configurable, un réseau de neurones numérique a été réalisé pour ces deux projets. Pour le premier projet, le réseau de neurones artificiel permet d’émuler l’activitéde CPGs (Central Pattern Generator), à l’origine de la locomotion dans le règne animale. Cette activité permet de déclencher une série de stimulations dans la moelle épinière lésée in vitro et de recréer ainsi la locomotion précédemment perdue. Dans le second projet, la topologie du réseau de neurones sera issue de l’analyse et le décryptage des signaux biologiques issues de groupes de neurones cultivés sur des électrodes, ainsi que de modélisations et simulations réalisées par nos partenaires. Le réseau de neurones sera alors capable de réparer le réseau de neurones lésé. Ces travaux de thèse présentent la démarche de conception des deux différents réseaux et des résultats préliminaires obtenus au sein des deux projets. Dans un second temps, ces travaux élargissent l’hybridation à l’interopérabilité des systèmes neuromorphiques. Au travers d’un protocole de communication utilisant Ethernet, il est possible d’interconnecter des réseaux de neurones électroniques, informatiques et biologiques. Dans un futur proche, il permettra d’augmenter la complexité et la taille des réseauxHYBRID experiments allow to connect a biological neural network with an artificial one,used in neuroscience research and therapeutic purposes. During these three yearsof PhD, this thesis focused on hybridization in a close-up view (bi-diretionnal direct communication between the artificial and the living) and in a broader view (interoperability ofneuromorphic systems). In the early 2000s, an analog neuromorphic system has been connected to a biological neural network. This work is firstly, about the design of a digital neural network, for hybrid experimentsin two multi-disciplinary projects underway in AS2N team of IMS presented in this document : HYRENE (ANR 2010-Blan-031601), aiming the development of a hybrid system for therestoration of motor activity in the case of a spinal cord lesion,BRAINBOW (European project FP7-ICT-2011-C), aiming the development of innovativeneuro-prostheses that can restore communication around cortical lesions. Having a configurable architecture, a digital neural network was designed for these twoprojects. For the first project, the artificial neural network emulates the activity of CPGs (Central Pattern Generator), causing the locomotion in the animal kingdom. This activity will trigger aseries of stimuli in the injured spinal cord textit in vitro and recreating locomotion previously lost. In the second project, the neural network topology will be determined by the analysis anddecryption of biological signals from groups of neurons grown on electrodes, as well as modeling and simulations performed by our partners. The neural network will be able to repair the injuredneural network. This work show the two different networks design approach and preliminary results obtained in the two projects.Secondly, this work hybridization to extend the interoperability of neuromorphic systems. Through a communication protocol using Ethernet, it is possible to interconnect electronic neuralnetworks, computer and biological. In the near future, it will increase the complexity and size of networks
8
Le, Masson Gwendal. "Stabilité fonctionnelle des réseaux de neurones : étude expérimentale et théorique dans le cas d'un réseau simple." Bordeaux 1, 1998. http://www.theses.fr/1998BOR10534.
Abstract:
Un des reseaux qui compose systeme nerveux stomatogastrique des crustaces, (le reseau pylorique) reste l'un des mieux connu en termes de proprietes cellulaires et de connexions synaptiques. Un des problemes auxquels ce reseau doit faire face est qu'il est constamment sujet a des influences modulatrices susceptibles d'en adapter l'activite (plasticite), mais il peut egalement etre soumis a des modifications externes. Malgre ces perturbations, ce reseau reste d'une remarquable stabilite dans son activite. Cette stabilite permet d'assurer en permanence une fonction pylorique liee au peristaltisme et au filtrage des aliments. Le but du present travail est de comprendre comment ces deux contraintes apparemment contradictoires (plasticite et stabilite) peuvent etre reunis au sein d'un meme reseau. Au chapitre i nous decrivons les outils mathematiques et informatiques que nous avons developpes. Ce chapitre decrira egalement les modeles de neurones que nous avons construits sur la base des donnees experimentales disponibles. Au cours du chapitre ii, nous decrivons en detail deux techniques originales. L'une, est appelee la methodes des reseaux hybrides, va nous permettre au cours du chapitre iii, de manipuler la structure synaptique du reseau pour en analyser plus finement ses proprietes. L'autre, plus theorique, est une methode d'optimisation utilisee pour estimer et mieux cerner certains parametres de nos modeles. Le chapitre iii est devolu a l'analyse de la stabilite structurelle du reseau pylorique. Les resultats majeurs obtenus sont les suivants : (1) la stabilite du rythme pylorique est assuree par au moins deux mecanismes synergiques. L'un est cellulaire et fait appel a une population de cellules auto-rythmiques dite pacemaker. L'autre est synaptique et fait intervenir une boucle d'inhibition recurrente cyclique. (2) la stabilite de l'organisation interne de la sequence motrice pylorique est assuree par une redondance de mecanismes. Enfin, le chapitre iv s'interesse au maintien a long terme des proprietes endogenes cellulaires face a divers types de perturbations. Nous soutenons l'hypothese qu'il existe des boucles de retrocontroles liant l'activite electrique moyenne des cellules a l'expression des canaux ioniques. Certains aspects de cette hypothese ont ete demontres experimentalement.
9
Wenzek, Didier. "Construction de réseaux de neurones." Phd thesis, Grenoble INPG, 1993. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00343569.
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 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
10
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.
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 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 exempleThe 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
Books on the topic "Réseaux de Neuronne":
1
Blayo, François. Les réseaux de neurones artificiels. Paris: Presses universitaires de France, 1996.
2
Kamp, Yves. Réseaux de neurones récursifs pour mémoires associatives. Lausanne: Presses polytechniques et universitaires romandes, 1990.
3
Rollet, Guy. Les RÉSEAUX DE NEURONES DE LA CONSCIENCE - Approche multidisciplinaire du phénomène. Paris: Editions L'Harmattan, 2013.
4
Personnaz, L. Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification. Paris: CNRS Editions, 2003.
5
Amat, Jean-Louis. Techniques avancées pour le traitement de l'information: Réseaux de neurones, logique floue, algorithmes génétiques. 2nd ed. Toulouse: Cépaduès-Ed., 2002.
6
Hawkins, Jeff. Intelligence. Paris: CampusPress, 2005.
7
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.
8
Genevieve, Orr, and Müller Klaus-Robert, eds. Neural networks: Tricks of the trade. Berlin: Springer, 1998.
9
Horcholle-Bossavit, Ginette. Le neurone computationnel: Histoire d'un siècle de recherches. Paris: CNRS, 2005.
10
Rojas, Raúl. Neural networks: A systematic introduction. Berlin: Springer-Verlag, 1996.
Book chapters on the topic "Réseaux de Neuronne":
1
Martaj, Dr Nadia, and 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.
2
Kipnis, C., and 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.
3
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, 125–74. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.
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 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.
4
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.
Abstract:
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.
5
"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.
6
BYTYN, Andreas, René AHLSDORF, and 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.
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.
7
BENMAMMAR, Badr, and 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.
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’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.
8
COGRANNE, Rémi, Marc CHAUMONT, and 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.
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.
9
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, 247–71. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.
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.
10
ATTO, Abdourrahmane M., Fatima KARBOU, Sophie GIFFARD-ROISIN, and 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.
Abstract:
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.
Conference papers on the topic "Réseaux de Neuronne":
1
ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez, and Oihan Allegret. "Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples." In Les journées de l'interdisciplinarité 2023. Limoges: Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.
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 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.
2
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.
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 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. »
3
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: ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-2.
4
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.
5
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: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-82.
6
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: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-94.
7
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: ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-7.