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Relevant bibliographies by topics / Réseaux de Neuronne / Journal articles

Journal articles on the topic 'Réseaux de Neuronne'

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Author: Grafiati

Published: 7 July 2024

Last updated: 7 July 2024

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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11

-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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12

-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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-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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14

-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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15

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 (April 12, 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 ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.

16

Benbouhenni, Habib. "Commande DTC cinq niveaux à 24 secteurs basée sur les réseaux de neurones de la MAS de forte puissance." Journal of Renewable Energies 21, no. 3 (September 30, 2018): 373–84. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v21i3.696.

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Abstract:

Dans cet article, nous présentons une commande de type contrôle direct du couple (DTC) basée sur les réseaux de neurones de la machine asynchrone de forte puissance (1 MW) alimentée par onduleur NPC de tension à cinq niveaux (DTC-5N). La commande DTC classique présente plusieurs inconvénients, tels que l’obtention d’une fréquence de commutation variable, les ondulations du couple et du flux, les fluctuations des puissances et les harmoniques des courants dans le régime transitoire et permanent, à cause de l’utilisation des comparateurs à hystérésis et les tableaux de commutation. Pour cela, nous avons proposé d’étudier dans cet article la commande directe du couple à cinq niveaux (DTC-5N) basée sur les réseaux de neurones artificiels (DTC-RNA-5N), pour améliorer les performances de la commandes DTC cinq niveaux, où la table de commutation sont remplacés par un contrôleur neuronal, afin de bien conduire les grandeurs de sortie de la MAS vers leurs valeurs de référence durant une période de temps fixe. Des simulations numériques sont présentées pour comparer les performances des méthodes proposées (DTC-RNA-5N).

17

Heddam, Salim, Abdelmalek Bermad, and Noureddine Dechemi. "Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie)." Revue des sciences de l’eau 25, no. 1 (March 28, 2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.7202/1008532ar.

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Abstract:

La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en laboratoire. Ce type d’approche a le désavantage d’avoir un temps de retard relativement long et ne permet donc pas un contrôle automatique du procédé de coagulation. Le présent article décrit un modèle neuro flou de type Takagi Sugeno (TK), développé pour la prédiction de la dose de coagulant utilisée lors de la phase de clarification dans la station de traitement des eaux de Boudouaou qui alimente la ville d’Alger en eau potable. Le modèle ANFIS (système d’inférence flou à base de réseaux de neurones adaptatifs), qui combine les techniques floues et neuronales en formant un réseau à apprentissage supervisé, a été appliqué durant la phase de calage et testé en période de validation. Les résultats obtenus par le modèle ANFIS ont été comparés avec ceux obtenus avec un réseau de neurones de type perceptron multicouche (MLP) et un troisième modèle à base de regression linéaire multiple (MLR). Un coefficient de détermination (R2) de l’ordre de 0,92 en période de validation a été obtenu avec le modèle ANFIS, alors que pour le MLP, il est de l’ordre de 0,75, et que pour le modèle MLR, il ne dépasse pas 0,35. Les résultats obtenus sont d’une grande importance pour la gestion de l’installation.

18

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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19

Laïdi, Maamar, and Salah Hanini. "Approche neuronale pour l’estimation des transferts thermiques dans un fluide frigoporteur diphasique." Journal of Renewable Energies 15, no. 3 (October 23, 2023): 513–20. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i3.340.

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Abstract:

La propriété associative des réseaux neurologiques artificiels et de leur capacité inhérente d’apprendre et identifier des rapports fortement non linéaires et complexes, les trouve idéalement convenus à une étendue des applications large dans le domaine du froid direct et indirect. Cet article traite les applications potentielles des réseaux neurones artificiels dans la particularité des problèmes thermiques soulevés par l’utilisation des fluides frigoporteurs diphasiques, tels que les coulis de glace (mélange de solutions binaires aqueuses et de cristaux de glace) dans les installations de distribution du froid. L’utilisation de ce type d’installation permet de diminuer, les quantités des fluides frigorigènes traditionnels, ainsi que les problèmes qu’ils engendrent, de réduire les volumes de stockage et les consommations d’électricité. La stratégie d’obtention du RN s'articule sur l'élaboration d'un programme sur MATLAB, comportant plusieurs boucles où on fait varier les algorithmes d’apprentissages, les fonctions d’activations, le nombre de couches cachées et le nombre de neurones dans chaque couche, afin de minimiser la fonction du coût sous contrainte d’une erreur relative fixée. Le modèle neuronal conçu a permis d’une part de reproduire avec une très bonne précision les données expérimentales tirées directement de littérature et d’autre part une estimation meilleure et plus précise des valeurs calculées par rapport aux modèles classiques (basé sur la formulation générale de la méthode enthalpique) des transferts thermiques dans le cas des solutions binaires dispersées sous forme d’émulsions ou de mini-émulsions subissant un changement de phase tirées directement de littérature.

20

Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia." Lecturas de Economía, no. 65 (October 29, 2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.

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El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del Índice de Precios al Consumidor y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. Las redes neuronales artificiales aparecen como una excelente alternativa para las autoridades monetarias de contar con los mejores modelos para pronosticar la inflación y guiar sus decisiones de política. El presente artículo incorpora algunas innovaciones en la modelación del dinero e inflación que permiten generar pronósticos más confiables, debido a que el modelo se aproxima con mayor exactitud a la realidad. Palabras Clave: red neuronal artificial, no linealidad, unidad escondida, función de activación, rolling de pronósticos, función de pérdida asimétrica. Clasificación JEL: D87, C53. Abstract: The objective of the present work is to explore the non-linear relationship between money and inflation in Colombia through an artificial neural network using monthly information for the variation of the consumer price index and the monetary aggregate M3 since January 1982 through February 2005. Artificial neural networks turn up as an excellent alternative for monetary authorities to count on the best models to forecast inflation and guide their policy decisions. This article incorporates some innovations in money and inflation modeling that allow to generate more reliable forecasts given that the model approximates reality with greater accuracy. Keywords: artificial neural network, non-linearity, hidden unit, activation function, rolling test, asymmetric lost function. JEL classification: D87, C53. Résumé: L’objectif de ce travail consiste à explorer la relation non linéaire entre la quantité de monnaie et l’inflation en Colombie à travers la technique des réseaux de neurones artificiels. Nous utilisons les statistiques mensuelles concernant la variation de l’indice des prix à la consommation et l’agrégat monétaire M3 entre janvier 1982 et février 2005. Les réseaux neuronaux artificiels constituent une excellente alternative pour les autorités monétaires en vue d’améliorer leurs modèles qui servent à anticiper l’inflation. Cet article intègre quelques nouveautés dans la modélisation de la quantité de monnaie et l’inflation. Cette modélisation permet d’établir des prévisions plus précises car elle se rapproche avec plus d’exactitude de la réalité économique. Mots clés: Réseaux de neurones artificiels, unité cachée, fonction d’activation, Rolling test, fonction de perte asymétrique. Classification JEL: D87, C53.

21

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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Jelassi, Khaled, Najiba Bellaaj-Merabet, and Bruno Dagues. "Estimation du flux par réseaux de neurones." Revue internationale de génie électrique 7, no. 1-2 (April 30, 2004): 105–31. http://dx.doi.org/10.3166/rige.7.105-131.

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Robert, C., A. Limoge, P. Karasinski, and J. F. Gaudy. "Réseaux de neurones et électroencéphalogramme : fructueuse association." ITBM-RBM 23, no. 2 (April 2002): 93–101. http://dx.doi.org/10.1016/s1297-9562(02)80021-3.

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Fahim Fahmy, Cherine. "PRESENCE D’UNE PRÉDISPOSITION : PREMIER ÉPISODE D’UNE SÉRIE DE HUIT ÉPISODES SUR LE CERVEAU." Cortica 1, no. 2 (September 20, 2022): 464–90. http://dx.doi.org/10.26034/cortica.2022.3344.

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L’objectif du modèle PRESENCE est de mettre en lumière les connaissances sur le développement du cerveau au service des neurosciences de l’éducation. PRESENCE combine une exploration approfondie de l'organisation du cerveau avec une revue de la littérature et perspective théorico-pratique sur la façon dont il permet l'émergence d'états mentaux complexes. Habilement tissé ensemble, le résultat est une image unique du cerveau qui est enracinée dans la morphologie et le fonctionnement cellulaire par la prédisposition génétique/épigénétique, l’élagage synaptique, la neuroplasticité et la neurogenèse puis mise en mouvement par la dynamique des réseaux de neurones et leur synchronisation en passant par la conscience et le libre arbitre. PRESENCE est un modèle sur lequel le CAS en neuroscience de l’éducation s’est basé. Le premier épisode de cette série de huit épisodes nous fait voyager au cœur de la prédisposition génétique et épigénétique. Les connexions sont établies selon un plan génétiquement programmé mais leur maintien et leur qualité peuvent être largement régulés par l’activité neuronale et donc l’expérience. En intervenant auprès du jeune il faut garder à l’esprit le fait qu’on intervient auprès d’une structure cérébrale génétiquement et épigénétiquement complexe et imprévisible ; que nos interventions ont les capacités d’interagir avec cette structure et la modifier pour le meilleur ou pour le pire. Les études dans le domaine ainsi que les réflexions de l’auteure présentées dans cette mini-revue de la littérature mettent en lumière le rôle de l’environnent dans le tissage des réseaux de neurones de l’enfant. Tout particulièrement, les recherches en neurosciences soulignent l’impact de l’environnement dans le développement de l’Être en construction.

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Benaïssa, Ibtissem. "Analogie du transport neuronal au transport électronique en nanotechnologie." Journal of Renewable Energies 12, no. 1 (October 26, 2023): 9–28. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v12i1.115.

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Abstract:

Le système nerveux est formé de deux types de cellules: les cellules gliales et les neurones. Les astrocytes, comme la plupart des cellules gliales, ont longtemps été considérés essentiellement pour leur rôle de support et d’entretien du tissu nerveux. Mais, de plus en plus d’évidences plaident en faveur d’une implication beaucoup plus importante des astrocytes dans la communication nerveuse. Les astrocytes sont couplés les uns aux autres par des ‘gap-jonctions’ à travers lesquels peuvent circuler divers métabolites. C’est par ces jonctions que les astrocytes évacuent vers les capillaires, le potassium extracellulaire excédentaire généré par une intense activité neuronale. A travers ce réseau d’actrocytes se propagerait par exemple, des vagues d’ions calcium dont l’effet régulateur pourrait se faire sentir dans un grand nombre de synapses en même temps. Les prolongements astrocytaires qui entourent les synapses pourraient ainsi exercer un contrôle plus global sur la concentration ionique et le volume aqueux dans les fentes synaptiques. Le réseau astrocytaire constituerait donc un système de transmission non-synaptique qui se superposerait au système neuronal pour jouer un rôle majeur de modulation des activités neuronales. A cet effet, et dans l’espoir d’éclairer les neurochirurgiens et les spécialistes qui s’intéressent aux transplantations et à une meilleure maîtrise du transport et fonctionnement de l’influx nerveux. Le présent travail apporte une approche entre le transport et les propriétés électroniques d’une jonction miniature, une ‘microjonction’, dont la nanotechnologie ne saurait se passer, l’usage de jonctions P-N, un semi-conducteur dopé P (ions positifs) et un dopé N (ions négatifs), est très utilisé pour tous les dispositifs de type diode car ne laissant passer le courant que dans un sens, ce genre de jonction fait aussi apparaître des propriétés optiques intéressantes.

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Cohard, Philippe. "Big data analytics : réseaux de neurones et mapreduce." Management des technologies organisationnelles (MTO) N° 9, no. 2 (June 1, 2019): 149–64. http://dx.doi.org/10.3917/mto.009.0149.

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Fénelon, VS, Y. Le Feuvre, and P. Meyrand. "Neuromodulation et ontogenèse des réseaux de neurones moteurs." médecine/sciences 16, no. 6-7 (2000): 839. http://dx.doi.org/10.4267/10608/1742.

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Soumireu-Mourat, Bernard. "Réseaux de Neurones et mémoire : rôle de l’hippocampe." Journal de la Société de Biologie 195, no. 4 (2001): 351–54. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2001195040351.

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Lavergne, Jean, Olivier Lavergne, and Fernand Kimmel. "Les réseaux de neurones dans la décision orthodontique." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 29, no. 4 (December 1995): 545–56. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1995029.

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Palluat, Nicolas, Daniel Racoceanu, and Noureddine Zerhouni. "Utilisation des réseaux de neurones temporels pour le pronostic et la surveillance dynamique. Etude comparative de trois réseaux de neurones récurrents." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 6 (December 1, 2005): 913–50. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.913-950.

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Giaume, Christian. "Les interactions neurone-glie, c’est aussi une histoire de réseaux." La lettre du Collège de France, no. 25 (March 1, 2009): 19–20. http://dx.doi.org/10.4000/lettre-cdf.516.

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Achour, Naoura, Redouane Toumi, and Nacer M'sirdi. "Construction de cartes d'environnements par des réseaux de neurones." Journal Européen des Systèmes Automatisés 37, no. 4 (April 30, 2003): 527–49. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.37.527-549.

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Lavergne, Jean, and Jos Dibbets. "Les réseaux de neurones et l'étude de l'architecture faciale." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 30, no. 3 (September 1996): 369–79. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1996029.

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-GLORENNEC, Pierre-Yves. "Réseaux de neurones et logique floue pour la transitique." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 06 (1995): 26. http://dx.doi.org/10.3845/ree.1995.062.

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Dussart, Christian. "La technologie des réseaux neurones au coeur du marketing interactif." Décisions Marketing 7 (January 1, 1996): 93–95. http://dx.doi.org/10.7193/dm.007.93.95.

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Roblin, E., P. Cournède, and S. Michiels. "Prédiction de survie avec réseaux de neurones et mesures d'incertitude." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (May 2022): S84—S85. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.03.116.

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Nargeot, Romuald, Guillaume Radecki, Ileana O. Jelescu, Denis Le Bihan, and Luisa Ciobanu. "L’imagerie fonctionnelle des neurones individuels au sein de réseaux complexes." médecine/sciences 31, no. 1 (January 2015): 15–17. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/20153101004.

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Hugget, Alain, and Patrick Sébastian. "Modélisation de séchoirs à tapis. Utilisation des réseaux de neurones." Revue Générale de Thermique 35, no. 417 (October 1996): 599–614. http://dx.doi.org/10.1016/s0035-3159(96)80023-7.

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KOSTEK, B. "Application des réseaux de neurones pour l'analyse de l'articulation musicale." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (May 1994): C5–597—C5–600. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945127.

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Coulibaly, Paulin, François Anctil, and Bernard Bobée. "Prévision hydrologique par réseaux de neurones artificiels : état de l'art." Canadian Journal of Civil Engineering 26, no. 3 (June 1, 1999): 293–304. http://dx.doi.org/10.1139/l98-069.

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Abstract:

Artificial neural networks (ANN) are a novel approximation method for complex systems especially useful when the well-known statistical methods are not efficient. The multilayer perceptrons have been mainly used for hydrological forecasting over the last years. However, the connectionist theory and language are not much known to the hydrologist communauty. This paper aims to make up this gap. The ANN architectures and learning rules are presented to allow the best choice of their application. Stochastic methods and the neural network approach are compared in terms of methodology steps in the context of hydrological forecasting. Recent applications in hydrology are documented and discussed in the conclusion.Key words: artificial neural networks, hydrological forecasting, stochastic models, multilayer perceptrons.

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Dussart, Christian. "La technologie des réseaux neurones au cœur du marketing interactif." Décisions Marketing N° 7, no. 1 (January 1, 1996): 93–95. http://dx.doi.org/10.3917/dm.07.0093.

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Nohair, Mohamed, André St-Hilaire, and Taha B. Ouarda. "Utilisation des réseaux de neurones et de la régularisation bayésienne en modélisation de la température de l’eau en rivière." Revue des sciences de l'eau 21, no. 3 (October 2, 2008): 373–82. http://dx.doi.org/10.7202/018783ar.

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Abstract:

Résumé Dans ce travail, nous avons élaboré un modèle de prédiction des variations de la température d’un cours d’eau en fonction de variables climatiques, telles que la température de l’air ambiant, le débit d’eau et la quantité de précipitation reçue par le cours d’eau. Les réseaux de neurones statiques ont été utilisés pour approximer la relation entre ces différentes variables avec une erreur moyenne de 0,7 °C. Par ailleurs, nous proposons un modèle de prédiction de l’évolution de la température de l’eau à court et moyen termes pour les jours (j + i, i = 1,2,..). Deux méthodes ont été appliquées : la première, de type itérative, utilise la valeur estimée du jour j pour prédire la valeur de la température de l’eau au jour j + 1; la seconde méthode, beaucoup plus simple à mettre en oeuvre, consiste à estimer la température de tous les jours considérés en une seule fois. L’optimisation de la fonction de coût par l’algorithme de Levenberg-Marquardt, disponible dans l’outil « réseaux de neurones » de MATLAB a permis d’améliorer nettement la performance des modèles. Des résultats très satisfaisants sont alors obtenus en testant la validité du modèle par la validation croisée avec des erreurs moyennes de prédiction à sept jours de 1,5 °C.

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LOTFI, Siham, and Hicham MESK. "Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels." International Journal of Financial Accountability, Economics, Management, and Auditing (IJFAEMA) 3, no. 3 (June 1, 2021): 70–79. http://dx.doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53.

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Abstract:

Le principal problème auquel font face les banques lors de la décision de l’octroi de crédit est leur incapacité à déterminer avec certitude si le client va honorer ou non ses engagements. Depuis toujours, cette décision de l’octroi du crédit repose sur l’évaluation préalable de l’agent de crédit. En effet, une détection précoce des difficultés de l’entreprise se fait à l’aide des outils de prévision du risque de défaillance qui s’appuient tous sur l’analyse du passé pour prédire l’avenir de l’entreprise. Cette analyse repose essentiellement sur l’exploitation des états de synthèse de l’entreprise qui restent une source d’informations incontournable pour la détection des difficultés des entreprises. Parmi ces méthodes de prévision, on trouve les réseaux de neurones artificiels. Cette technique est utilisée dans de nombreuses disciplines notamment la médecine, le marketing, la finance et constitue une alternative intéressante aux techniques statistiques traditionnelles pour le traitement des données comme (la régression logistique, analyse discriminante, etc..).

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Yagoub, Mustapha C. E. "Optimisation des performances de modules multipuces Modélisation par réseaux de neurones." Annales des Télécommunications 59, no. 9-10 (September 2004): 1092–117. http://dx.doi.org/10.1007/bf03179712.

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Belatel, Mimi, and Abdelghani Ouazeta. "Modélisation et identification par les réseaux de neurones d’un système énergétique éolien à base d’une génératrice asynchrone." Journal of Renewable Energies 20, no. 2 (October 12, 2023): 195–208. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i2.620.

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Abstract:

L’objectif de ce travail est de modéliser les principaux composants du système énergétique éolien, essentiellement la génératrice asynchrone (GAS) et la turbine éolienne, ainsi que le développement d’un outil d’identification et d’optimisation, tel que les réseaux de neurones (ANN’s) pour l’étude de la quantité de charge de l’unité de stockage d’un système énergétique éolien autonome. La modélisation et l’identification de toute la chaîne de conversion est une phase importante pour pouvoir déterminer les caractéristiques optimales du système éolien.

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Faretta, Elisa, and Cristina Civilotti. "Thérapie EMDR et psycho-oncologie : un pont entre le corps et l'esprit." Journal of EMDR Practice and Research 11, no. 4 (2017): 102E—117E. http://dx.doi.org/10.1891/1933-3196.11.4.102.

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Abstract:

Parmi les maladies potentiellement mortelles, le cancer est l'une des plus traumatisantes et des plus génératrices de détresse. Il impacte le sens même de l'identité de l'individu et perturbe chez lui des caractéristiques essentielles, en rapport direct avec la conscience de soi et le caractère unique de la personne. Il attaque l'intégrité physique des patients, amenant la question de la mort au premier plan, et peut mettre en cause directement leur sentiment d'appartenance aux micro- et macro-systèmes sociaux autour d'eux. Cet article souligne l'importance de comprendre que souffrance psychologique et douleur physique sont étroitement interconnectées et, dans le contexte de la psycho-oncologie, propose une perspective clinique basée sur l'approche de désensibilisation et de retraitement par les mouvements oculaires (EMDR), approche pour laquelle l'événement qu'est le cancer est inscrit dans l'histoire de vie du patient. L'EMDR est une approche thérapeutique fondée sur le modèle du traitement adaptatif de l'information (TAI). Le modèle TAI postule que la psychopathologie apparaît quand des expériences non traitées sont enregistrées dans leur propre réseau neuronal et se trouvent dans l'impossibilité de se connecter à d'autres réseaux plus adaptatifs. Dans cette perspective, on suppose que le noyau de la souffrance clinique est enchâssé dans ces souvenirs qui demeurent en suspens de façon dysfonctionnelle. Selon des articles scientifiques récents que nous présentons dans cet article, il semble que les traumas du passé et les traumas liés au cancer entretiennent un cercle vicieux entre la santé psychologique et physique de l'individu, et l'objectif de la thérapie EMDR est de briser ce cercle. De récentes recherches scientifiques avancent l'hypothèse que le thérapie EMDR est efficace au niveau psychologique comme au niveau physique. Cependant, à cause de l'hétérogénéité générale des protocoles de recherche, les résultats rapportés dans cet article soulignent la nécessité de mener d'autres recherches contrôlées afin de permettre une analyse plus complète.

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Roblin, E., P. Cournède, and S. Michiels. "Développements de réseaux de neurones pour données censurées et prédiction de survie." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 69 (June 2021): S9—S10. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.04.011.

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Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 116 (June 15, 2018): 657–59. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.13492.

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Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 117 (September 1, 2019): 645. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.14783.

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Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 118 (December 30, 2020): 668–69. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.16178.

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