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Tesis sobre el tema "Classification des réseaux de neurones"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Biela, Philippe. "Classification automatique d'observations multidimensionnelles par réseaux de neurones compétitifs." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-469.pdf.

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Resumen
L'objet du travail présenté dans ce mémoire est la classification d'observations multidimensionnelles à l'aide d'outils connexionistes appelés réseaux de neurones compétitifs. Le premier chapitre expose les principales techniques dites classique dédiées à la classification automatique d'un ensemble d'observations. Le second chapitre positionne le champ d'investigation de nos recherches dans le domaine de la classification automatique par réseaux de neurones. Nous y présentons quelques développements récents faits en classification dans le domaine cognitif en distinguant les techniques probabil
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Chakik, Fadi El. "Maximum d'entropie et réseaux de neurones pour la classification." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0091.

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Resumen
Cette these s'inscrit dans le cadre de la classification. Elle porte particulierement sur l'etude des methodes basees sur le principe du maximum d'entropie (maxent). Ces approches ont ete utilisees dans le laboratoire leibniz, par exemple, pour apprendre des comportements a un robot autonome. Le but du travail a ete de comparer cette approche a celles basees sur des reseaux de neurones. Une analyse theorique de la classification a permis de montrer qu'il existe une equivalence entre le maxent et l'apprentissage hebbien des reseaux neuronaux. Apprendre les valeurs des poids de ces derniers est
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Ayache, Mohammad. "Application des réseaux de neurones à la classification automatisée des grades placentaires." Tours, 2007. http://www.theses.fr/2007TOUR3315.

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Resumen
Le placenta est un organe provisoire joignant la mère et le fœtus qui transfère l’oxygène et des nutriments de la mère au fœtus et permet l’évacuation de l’anhydride carbonique et des produits du métabolisme du fœtus. Le but de notre travail était d’étudier la fonction de transfert des tissus placentaires selon son développement en se basant sur les images ultrasonores. Nous avons développé au cours de ce travail une nouvelle approche de la classification du développement placentaire en ultrasons par des techniques de traitement d’images avancées basée sur une représentation par réseau neurona
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Zaki, Sabit Fawzi Philippe. "Classification par réseaux de neurones dans le cadre de la scattérométrie ellipsométrique." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSES070/document.

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Resumen
La miniaturisation des composants impose à l’industrie de la micro-électronique de trouver des techniques de caractérisation fiables rapides et si possible à moindre coût. Les méthodes optiques telles que la scattérométrie se présentent aujourd’hui comme des alternatives prometteuses répondant à cette problématique de caractérisation. Toutefois, l’ensemble des méthodes scattérométriques nécessitent un certain nombre d’hypothèses pour assurer la résolution d’un problème inverse et notamment la connaissance de la forme géométrique de la structure à tester. Le modèle de structure supposé conditio
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Gatet, Laurent. "Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2007. http://oatao.univ-toulouse.fr/7595/1/gatet.pdf.

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Resumen
Grandes lignes : Un réseau de neurones est une architecture paramétrable composée de plusieurs modules appelés neurones. Ils peuvent être utilisés pour compenser des variations non souhaitées de certains phénomènes physiques ou pour effectuer des tâches de discrimination. Un réseau de neurones a été intégré en technologie CMOS basse tension pour être implanté au sein d'un télémètre laser par déphasage. Deux études ont été menées en parallèle. La première consiste à lever l'indétermination sur la mesure de distance déduite de la mesure de déphasage. La seconde étude permet la classification de
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Delsert, Stéphane. "Classification interactive non supervisée de données multidimensionnelles par réseaux de neurones à apprentissage cométitif." Lille 1, 1996. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1996/50376-1996-214.pdf.

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Resumen
L'idée de base de la classification interactive consiste à fournir à l'opérateur humain une représentation plane des données multidimensionnelles et un ensemble d'outils lui permettant de découvrir des groupements ou classes au sein de la population étudiée. Dans ce mémoire, nous étudions l'apport des réseaux de neurones à apprentissage compétitif dans le cadre de la classification interactive non supervisée. Après avoir abordé de manière succincte les méthodes de classification statistiques et neuronales dans le chapitre 1, nous présentons de manière détaillée les réseaux de neurones à appren
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Bouaziz, Mohamed. "Réseaux de neurones récurrents pour la classification de séquences dans des flux audiovisuels parallèles." Thesis, Avignon, 2017. http://www.theses.fr/2017AVIG0224/document.

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Resumen
Les flux de contenus audiovisuels peuvent être représentés sous forme de séquences d’événements (par exemple, des suites d’émissions, de scènes, etc.). Ces données séquentielles se caractérisent par des relations chronologiques pouvant exister entre les événements successifs. Dans le contexte d’une chaîne TV, la programmation des émissions suit une cohérence définie par cette même chaîne, mais peut également être influencée par les programmations des chaînes concurrentes. Dans de telles conditions,les séquences d’événements des flux parallèles pourraient ainsi fournir des connaissances supplém
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Carpentier, Mathieu. "Classification fine par réseau de neurones à convolution." Master's thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/35835.

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Resumen
L’intelligence artificielle est un domaine de recherche relativement récent. Grâce à lui, plusieurs percées ont été faites sur une série de problèmes qui étaient autrefois considérés comme très difficiles. La classification fine est l’un de ces problèmes. Cependant, même si résoudre cette tâche pourrait représenter des avancées tant au niveau scientifique qu’au niveau industriel, peu de recherche y a été effectué. Dans ce mémoire, nous abordons la problématique de l’application de la classification fine sur des problèmes concrets, soit la classification d’essence d’arbres uniquement grâce à de
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Cazorla, Clément. "Analyse d'images en microscopie par réseaux de neurones dans un contexte frugal." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES028.

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Resumen
Dans ce manuscrit de thèse, nous explorons l'usage de réseaux de neurones dans un contexte frugal, c'est-à-dire avec peu de données d'entraînement, appliqué à des tâches d'analyse d'images de microscopie. Au cours de ces travaux, j'ai fourni un travail substantiel d'intégration dans des interfaces utilisateur ergonomiques. Celles-ci prennent la forme de plugins Napari, un logiciel open-source de visualisation d'images multi-dimensionnelles. Plus largement, ce travail permet de rapprocher les utilisateurs de microscopes et les technologies d'apprentissage profond, actuellement complexes à appré
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Mercadier, Yves. "Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds : application au domaine de la santé." Thesis, Montpellier, 2020. http://www.theses.fr/2020MONTS068.

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Resumen
Cette thèse porte sur l'analyse de données textuelles dans le domaine de la santé et en particulier sur la classification supervisée multi-classes de données issues de la littérature biomédicale et des médias sociaux.Une des difficultés majeures lors de l'exploration de telles données par des méthodes d'apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d'exemples pour l'entraînement des modèles. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l'étape d'apprentissage. La taille importante des jeux de données rend c
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Personnaz, Léon. "Etude des réseaux de neurones formels : conception, propriétés et applications." Paris 6, 1986. http://www.theses.fr/1986PA066569.

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Resumen
Etude de l'application des réseaux de neurones à résoudre des problèmes de classification et de reconnaissance de formes. Définition des conditions que les réseaux de neurones doivent satisfaire pour être efficaces. Evaluation des aspects fondamentaux des mécanismes d'apprentissage
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Thiaw, Lamine. "Identification de systèmes dynamiques non linéaires par réseaux de neurones et multimodèles." Phd thesis, Université Paris XII Val de Marne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00399469.

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Resumen
Cette étude traite de l'identification de système dynamique non-linéaire. Une architecture multimodèle capable de surmonter certaines difficultés de l'architecture neuronale de type MLP a été étudiée. L'approche multimodèle consiste à représenter un système complexe par un ensemble de modèles de structures simples à validité limitée dans des zones bien définies. A la place de la structure affine des modèles locaux généralement utilisée, cette étude propose une structure polynômiale plus générale, capable de mieux appréhender les non-linéarités locales, réduisant ainsi le nombre de modèles loca
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Galerne, Pascal. "Détection et classification de cibles posées sur le fond marin par réseaux de neurones en imagerie sonar." Brest, 1998. http://www.theses.fr/1998BRES2022.

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Resumen
Le sonar est largement utilise dans le domaine militaire pour localiser les mines sous-marines. L’acquisition d'images permet à des operateurs d'examiner les fonds avant le passage d'un bâtiment par exemple. Toutefois, cette tache est très délicate en raison de la présence d'un important bruit de spécule sur les images sonar. Notre travail consiste à développer un système d'aide à la décision offrant une image simplifiée de la scène et une pré-classification des objets détectes. La difficulté pour modéliser un tel problème nous a conduits à développer des méthodes originales de traitement d'im
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Jouni, Hassan. "Cellules analogiques CMOS pour réseaux de neurones. Application à la classification des cellules cancéreuses dans le sein." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4247.

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Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement intéressants pour les implémentations CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) car chaque élément parallèle (neurone ou synapse) est relativement simple, permettant l'intégration complète de grands réseaux sur une seule puce. Les multiplieurs, la fonction non-linéaire et sa dérivée sont des éléments clés essentiels dans le traitement du signal analogique et notamment dans la mise en œuvre VLSI analogique de réseaux neuronaux artificiels. Les principales conditions de ce type de circuits sont les s
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Villa-Vialaneix, Nathalie. "Eléments d'apprentissage en statistique fonctionnelle : classification et régression fonctionnelles par réseaux de neurones et Support Vector Machine." Toulouse 2, 2005. http://www.theses.fr/2005TOU20089.

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Resumen
Dans ce travail, nous présentons d'abord les résultats d'un travail interdisciplinaire dans lequel nous avons utilisé les qualités d'adaptation des perceptrons multi-couches pour la prédiction de cartes géographiques d'occupation du sol. Dans la suite de la thèse, nous nous focalisons sur la généralisation de l'utilisation des réseaux de neurones et des SVM au traitement de données fonctionnelles. Le but est de disposer d'outils non linéaires pour l'étude de ce type de données. Une partie de nos travaux est basée sur une approche semi-paramétrique utilisant une généralisation de la méthode de
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Azeraf, Elie. "Classification avec des modèles probabilistes génératifs et des réseaux de neurones. Applications au traitement des langues naturelles." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. https://theses.hal.science/tel-03880848.

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Resumen
Un nombre important de modèles probabilistes connaissent une grande perte d'intérêt pour la classification avec apprentissage supervisé depuis un certain nombre d'années, tels que le Naive Bayes ou la chaîne de Markov cachée. Ces modèles, qualifiés de génératifs, sont critiqués car leur classificateur induit doit prendre en compte la loi des observations, qui peut s'avérer très complexe à apprendre quand le nombre de features de ces derniers est élevé. C'est notamment le cas en Traitement des Langues Naturelles, où les récents algorithmes convertissent des mots en vecteurs numériques de grande
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Bensekka, Chakib. "Approche topologique de la métrologie du mouvement pour des applications en réalité virtuelle." Thesis, Paris, ENSAM, 2018. http://www.theses.fr/2018ENAM0040/document.

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Dans le domaine médical, une meilleure connaissance de la fonctionmotrice est susceptible de permettre d’établir des thérapies adaptéesà chaque lésion motrice et des outils d’études et de dépistage dansle cas de maladies neurodégénératives. Dans le domaine de la réalitévirtuelle, la reconnaissance du mouvement est un point angulaire dansl’interaction de l’avatar ou de la personne en immersion avec sonenvironnement. Plusieurs travaux ont été menés dans le but de proposerdes approches de classification du mouvement humain. L’idée principalede ces méthodes est d’extraire des invariants des donnée
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Martin, Philippe. "Réseaux de neurones artificiels : application à la reconnaissance optique de partitions musicales." Phd thesis, Grenoble 1, 1992. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340938.

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Le travail présente dans ce mémoire décrit le développement et l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour la resolution d'un probleme de reconnaissance de formes particulières, les partitions musicales. Le premier chapitre est consacre a une étude bibliographique des méthodes connexionnistes employées en reconnaissance de formes. Nous tentons de présenter les principaux modèles de réseaux de neurones de manière homogène et de justifier le choix du modèle auquel nous nous sommes particulièrement intéresses: celui des réseaux multi-couches. Nous consacrons le deuxième chapitre a l'étu
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Vasilache, Adriana. "Les réseaux de neurones pour la modélisation et la commande des procédés biotechnologiques." Toulouse, INSA, 2000. http://www.theses.fr/2000ISAT0050.

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Dans ce travail nous réalisons une étude sur l'utilisation de réseaux de neurones pour la modélisation, la classification et la prédiction appliquées aux procédés de fermentation. Les modèles de type boîte noire (et nous classifions ici les réseaux de neurones) sont utiles pour la modélisation des procédés ou des phénomènes pour lesquels des modèles analytiques ne peuvent pas être déduits à partir de considérations physiques. Parmi les avantages des modèles neuronaux par rapport aux autres modèles boîte noire, nous mentionnons le fait qu'ils sont des approximateurs universels, leurs fonctions
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Khessiba, Souhir. "Stratégies d’optimisation des hyper-paramètres de réseaux de neurones appliqués aux signaux temporels biomédicaux." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAE003.

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Cette thèse est axée sur l'optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones à convolution (CNN) dans le domaine médical, proposant une approche innovante visant à améliorer la performance des modèles décisionnels dans le domaine biomédical. Grâce à l'utilisation d'une approche hybride, GS-TPE, pour ajuster efficacement les hyperparamètres des modèles de réseaux de neurones complexes , cette recherche a démontré des améliorations significatives dans la classification des signaux biomédicaux temporels, à savoir les états de vigilance, à partir de signaux physiologiques tels que l'électro
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Guerry, Joris. "Reconnaissance visuelle robuste par réseaux de neurones dans des scénarios d'exploration robotique. Détecte-moi si tu peux !" Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLX080/document.

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L'objectif principal ce travail de thèse est la reconnaissance visuelle pour un robot mobile dans des conditions difficiles. En particulier nous nous intéressons aux réseaux de neurones qui présentent aujourd'hui les meilleures performances en vision par ordinateur. Nous avons étudié le principe de sélection de méthodes pour la classification d'images 2D en utilisant un réseau de neurones sélecteur pour choisir le meilleur classifieur disponible étant donnée la situation observée. Cette stratégie fonctionne lorsque les données peuvent être facilement partitionnées vis-à-vis des classifieurs di
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Mayouf, Mouna Sabrine. "Intégration de connaissances de haut-niveau dans un système d'apprentissage par réseau de neurones pour la classification d'images." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30341.

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Les réseaux neuronaux ont fait preuve d'avancées remarquables dans des tâches réputées difficiles, comme la classification automatique d'images ou le traitement du langage naturel. Toutefois, leur nature de boîte noire limite leur explicabilité et entrave leur capacité à exploiter des connaissances extérieures aux données. Cette thèse a pour but d'explorer et de proposer des techniques d'intégration des connaissances de haut niveau dans les réseaux neuronaux afin d'améliorer les performances et l'interprétabilité. La première partie de la thèse est centrée sur l'intégration de connaissances au
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Attik, Mohammed. "Traitement intelligent de données par réseaux de neurones artificiels : application à la valorisation des systèmes d'information géographiques." Nancy 1, 2006. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/SCD_T_2006_0211_ATTIK.pdf.

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Les travaux de recherche présentés dans cette thèse rentrent dans le cadre de la problématique de l'Extraction de Connaissances à partir des Données (ECD) que nous avons illustrée à travers le traitement des données du Système d'Information Géographique établi par le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM). Les objectifs de cette thèse sont d'établir des cartes prédictives de substances, d'avoir une interprétation sur les critères permettant d'établir cette décision, et de fournir une hiérarchisation des attributs descriptifs. Pour atteindre ces objectifs, nous avons proposé étape
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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324/document.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant cor
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Martin, Pierre-Etienne. "Détection et classification fines d'actions à partir de vidéos par réseaux de neurones à convolutions spatio-temporelles : Application au tennis de table." Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0313.

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La reconnaissance des actions à partir de vidéos est l'un des principaux problèmes de vision par ordinateur. Malgré des recherches intensives, la différenciation et la reconnaissance d'actions similaires restent un défi. Cette thèse porte sur la classification des gestes sportifs à partir de vidéos, avec comme cadre applicatif le tennis de table.Nous proposons une méthode d’apprentissage profond pour segmenter et classifier automatiquement les différents coup de Tennis de Table. Notre objectif est de concevoir un système intelligent permettant d'analyser les performances des élèves pongistes,
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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant cor
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Ibbou, Smaïl. "Classification, analyse des correspondances et methodes neuronales." Paris 1, 1998. http://www.theses.fr/1998PA010020.

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Ce travail traite des contributions que peuvent apporter les techniques neuronales au domaine de l'analyse des données et plus particulièrement a la classification et à l'analyse des correspondances. Ce document peut être découpé en trois parties : - La première partie aborde le problème complexe du choix du nombre pertinent de classes à retenir dans une classification de données. Pour cela, nous étudions un algorithme de fusion de données dans rd propose par Y. F Wong en 1993. La méthode se base sur la minimisation de l'énergie libre qui est souvent utilisée en mécanique statistique. Nous app
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Firmin, Christian. "Optimisation des réseaux de neurones à fonctions radiales de base par critères informationnels : application à la détection de défauts en production de bouteilles." Lille 1, 1997. http://www.theses.fr/1997LIL10048.

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Cette étude porte sur les réseaux de neurones à fonctions radiales de base pour la classification automatique. Ces réseaux sont attractifs grâce à leurs structures étroitement liées aux approches statistiques de classification. Dans un premier temps, nous présentons les méthodes métriques et probabilistes pour la classification non supervisée. Ces approches sont vues sous un aspect stochastique adapté à l'apprentissage des réseaux de neurones. Nous mettons en évidence les avantages et inconvénients de ces deux types d'approche pour proposer un algorithme d'apprentissage robuste et rapide. Dans
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Brooks, Daniel. "Deep Learning and Information Geometry for Time-Series Classification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS276.

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L’apprentissage automatique, et en particulier l’apprentissage profond, unit un arsenal d’outillages puissants pour modeler et étudier les distributions statistiques sous-jacentes aux données, permettant ainsi l’extraction d’informations sémantiquement valides et interprétables depuis des séquences tabulaires de nombres par ailleurs indigestes à l’œil humain. Bien que l’apprentissage fournisse une solution générique à la plupart des problèmes, certains types de données présentent une riche structure issue de phénomènes physiques: les images ont la localité spatiale, les sons la séquentialité t
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Rouzier, Sophie. "Réseaux neuronaux et modularité." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0032.

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Face a un probleme complexe, deux types de strategies peuvent etre envisagees : - la premiere consiste a utiliser differentes methodes pour resoudre le probleme global, - la deuxieme consiste a faire cooperer plusieurs methodes specialisees sur differents sous-problemes. Une architecture neuronale adoptant l'une ou l'autre de ces strategies fait preuve de modularite dans la mesure ou d'une part chaque module represente une methode, et d'autre part le traitement de l'ensemble resulte de la cooperation de l'ensemble des modules. Un des buts de ces architectures est l'amelioration des performance
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Briquet-Kerestedjian, Nolwenn. "Impact detection and classification for safe physical Human-Robot Interaction under uncertainties." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC038/document.

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La problématique traitée dans cette thèse vise à développer une stratégie efficace de détection et de classification des impacts en présence d'incertitudes de modélisation du robot et de son environnement et en utilisant un nombre minimal de capteurs, notamment en l'absence de capteur d’effort.La première partie de la thèse porte sur la détection d'un impact pouvant avoir lieu à n'importe quel endroit du bras robotique et à n'importe quel moment de sa trajectoire. Les méthodes de détection d’impacts sont généralement basées sur un modèle dynamique du système, ce qui les rend sujettes au compro
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Cabanes, Emmanuel. "Traitement et analyse des données acquises par spectrométrie de résonance magnétique in vivo : Evaluation de la méthode HSLVD et de la classification par réseaux de neurones." Aix-Marseille 2, 2001. http://www.theses.fr/2001AIX22008.

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Vodenicarevic, Damir. "Rhythms and oscillations : a vision for nanoelectronics." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS518/document.

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Avec l'avènement de l'"intelligence artificielle", les ordinateurs, appareils mobiles et objets connectés sont amenés à dépasser les calculs arithmétiques et logiques pour lesquels ils ont été optimisés durant des décennies, afin d'effectuer des tâches "cognitives" telles que la traduction automatique ou la reconnaissance d'images et de voix, et pour lesquelles ils ne sont pas adaptés. Ainsi, un super-calculateur peut-il consommer des mégawatts pour effectuer des tâches que le cerveau humain traite avec 20 watt. Par conséquent, des système de calcul alternatifs inspirés du cerveau font l'objet
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Ben, Mustapha Zied. "Télédétection des groupes phytoplanctoniques via l'utilisation conjointe de mesures satellites, in situ et d'une méthode de classification automatique." Thesis, Littoral, 2013. http://www.theses.fr/2013DUNK0405/document.

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La télédétection de la couleur de l'océan représente un outil adapté à l'observation du phytoplancton avec des résolutions spatio-temporelles élevées et pouvant être adaptées à chaque cas d'étude. Plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années afin de permettre la distinction de différents groupes de phytoplancton en utilisant les données des capteurs de la couleur de l'océan. Dans le cadre de cette thèse, on présente une nouvelle approche, appelée PHYSAT-SOM, qui se base sur l'application d'un algorithme de classification automatique non supervisée (SOM ou Self-Organizing Maps) à
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Haj, Hassan Hawraa. "Détection et classification temps réel de biocellules anormales par technique de segmentation d’images." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0043.

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Le développement de méthodes de la détection en temps réel de cellules anormales (pouvant être considérées comme des cellules cancéreuses) par captures et traitements bio-images sont des axes de recherche importants dans le domaine biomédical car cela contribue à diagnostiquer un cancer. C’est dans ce contexte que se situe ces travaux de thèse. Plus précisément, les travaux présentés dans ce manuscrit, se focalise sur le développement de procédures de lecture, de détection et de classification automatiques de bio-images de cellules anormales considérées comme des cellules cancéreuses. Par cons
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Chiaroni, Florent. "Weakly supervised learning for image classification and potentially moving obstacles analysis." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASC006.

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Dans le contexte des applications de perception pour le véhicule à conduite déléguée, l’intérêt pour les approches d’apprentissage automatique a continuellement augmenté pendant cette dernière décennie. Cependant, lorsque ces approches doivent être discriminatives, elle nécessitent généralement d’apprendre sur des données manuellement annotées. L’annotation manuelle a un coût non négligeable, tandis que les données non annotées peuvent être facilement obtenues dans le contexte d’un véhicule autonome équipé de capteurs. Il se trouve qu’une catégorie de stratégies d’apprentissage, dite d’apprent
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Sayadi, Karim. "Classification du texte numérique et numérisé. Approche fondée sur les algorithmes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066079/document.

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Resumen
Différentes disciplines des sciences humaines telles la philologie ou la paléographie font face à des tâches complexes et fastidieuses pour l'examen des sources de données. La proposition d'approches computationnelles en humanités permet d'adresser les problématiques rencontrées telles que la lecture, l'analyse et l'archivage de façon systématique. Les modèles conceptuels élaborés reposent sur des algorithmes et ces derniers donnent lieu à des implémentations informatiques qui automatisent ces tâches fastidieuses. La première partie de la thèse vise, d'une part, à établir la structuration thém
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Cholet, Stéphane. "Evaluation automatique des états émotionnels et dépressifs : vers un système de prévention des risques psychosociaux." Thesis, Antilles, 2019. http://www.theses.fr/2019ANTI0388/document.

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Resumen
Les risques psychosociaux sont un enjeu de santé publique majeur, en particulier à cause des troubles qu'ils peuvent engendrer : stress, changements d'humeurs, burn-out, etc. Bien que le diagnostic de ces troubles doive être réalisé par un professionel, l'Affective Computing peut apporter une contribution en améliorant la compréhension des phénomènes. L'Affective Computing (ou Informatique Affective) est un domaine pluridisciplinaire, faisant intervenir des concepts d'Intelligence Artificielle, de psychologie et de psychiatrie, notamment. Dans ce travail de recherche, on s'intéresse à deux élé
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Anjum, Ayesha. "Differentiation of alzheimer's disease dementia, mild cognitive impairment and normal condition using PET-FDG and AV-45 imaging : a machine-learning approach." Toulouse 3, 2013. http://thesesups.ups-tlse.fr/2238/.

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Resumen
Nous avons utilisé l'imagerie TEP avec les traceurs F18-FDG et AV45 en conjonction avec les méthodes de classification du domaine du "Machine Learning". Les images ont été acquises en mode dynamique, une image toutes les 5 minutes. Les données ont été transformées par Analyse en Composantes Principales et Analyse en Composantes Indépendantes. Les images proviennent de trois sources différentes: la base de données ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) et deux protocoles réalisés au sein du centre TEP de l'hôpital Purpan. Pour évaluer la performance de la classification nous avons e
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Parfait, Sébastien. "Classification de spectres et recherche de biomarqueurs en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire du proton dans les tumeurs prostatiques." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00596568.

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Resumen
Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent chez l'homme de plus de 50 ans. Actuellement, les méthodes de dépistage manquent soit de sensibilité, soit de spécificité ou sont désagréables pour le patient. La spectroscopie de résonance magnétique permet l'étude du métabolisme in vivo. L'utilisation d'appareil haut champ (≥3T) permet dorénavant d'analyser la prostate sans antenne endorectale. L'objectif de cette thèse est de créer un système automatique de dépistage de ce cancer en mettant au point une méthode de classification automatique permettant de traiter les données obtenues gr
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Dridi, Aicha. "A novel efficient time series deep learning approach using classification, prediction and reinforcement : energy and telecom use case." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS010.

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Resumen
La croissance massive des capteurs (température, humidité, accéléromètre, capteur de position) et des appareils mobiles (smartphones, tablettes, smartwatch …) fait que la quantité de données générées augmente de manière explosive. Cette immense quantité de données peut être collectée et gérée. Le travail réalisé durant cette thèse vise à proposer en un premier temps une approche qui traite un type de données spécifique qui sont les séries temporelles. Pour ce faire nous avons utilisé des méthodes de classification basées sur des réseaux de neurones convolutifs ainsi que des multi layer percept
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Remm, Jean-François. "Extraction de connaissances par réseaux neuronaux : application au domaine du radar." Nancy 1, 1996. http://www.theses.fr/1996NAN10366.

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Resumen
Actuellement, une avancée majeure des réseaux de neurones artificiels est de ne plus se limiter aux seules fonctions de prétraitement ou de classification et de revendiquer pleinement leur appartenance au domaine de l'intelligence artificielle. Plus particulièrement, au-delà de l'utilisation d'une boite noire pour classer ou identifier des données, on cherche à comprendre comment les réseaux de neurones pourraient apporter leur contribution à l'extraction de connaissances d'une base de données et étendre ainsi leur domaine de compétence. Notre travail se situe donc dans un domaine actuellement
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Chen, Enyi. "Graph neural network methods for multiple sclerosis clinical forms classification and disability estimation." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2025. http://www.theses.fr/2025LYO10057.

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Resumen
L’analyse des images médicales constitue une application majeure de l’apprentissage profond basé sur les Réseaux de Neurones Artificiels pouvant apporter une aide considérable aux médecins tant pour le diagnostic que pour le suivi thérapeutique des patients. Plus récemment, les réseaux de neurones de graphes (GNN ont montré des capacités intéressantes pour l’analyse de structures de données non-euclidiennes et de petites bases de données, comme celles utilisées en imagerie médicale. La Sclérose en Plaques (SEP est une maladie inflammatoire chronique et neurodégénérative du système nerveux cent
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Pirovano, Antoine. "Computer-aided diagnosis methods for cervical cancer screening on liquid-based Pap smears using convolutional neural networks : design, optimization and interpretability." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT011.

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Le cancer du col de l’utérus est le deuxième cancer le plus important pour les femmes après le cancer du sein. En 2012, le nombre de cas recensés dépasse 500,000 à travers le monde, dont la moitié se sont révélés mortels. Jusqu'à maintenant, le dépistage primaire du cancer du col de l’utérus est réalisé par l’inspection visuelle de cellules, prélevées par frottis vaginal, par des cytopathologistes utilisant la microscopie en fond clair dans des laboratoires de pathologie. En France, environ 5 millions de dépistage sont réalisés chaque année et environ 90% mènent à un diagnostic négatifs (i.e.
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Bailly, Adeline. "Classification de séries temporelles avec applications en télédétection." Thesis, Rennes 2, 2018. http://www.theses.fr/2018REN20021/document.

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La classification de séries temporelles a suscité beaucoup d’intérêt au cours des dernières années en raison de ces nombreuses applications. Nous commençons par proposer la méthode Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) qui utilise des descripteurs locaux basés sur la méthode SIFT, adaptés pour les données en une dimension et extraits à intervalles réguliers. Des expériences approfondies montrent que notre méthode D-BoTSW surpassent de façon significative presque tous les classificateurs de référence comparés. Ensuite, nous proposons un nouvel algorithmebasé sur l’algorithme Learning Time
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Bouju, Alain. "Etiquetage et poursuite de points caractéristiques d'un objet 3D par des méthodes connexionistes." Toulouse, ENSAE, 1993. http://www.theses.fr/1993ESAE0017.

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Cette thèse porte sur la poursuite et l'étiquetage des points caractéristiques d'un objet en déplacement. Pour cet objectif nous avons fait coopérer trois réseaux connexionnistes. Nous avons d'abord utilisé un algorithme de classification non supervisé. Puis nous avons utilisé et adapté un algorithme de diagnostic pour améliorer la classification. Finalement, en nous inspirant des techniques d'optimisation utilisées pour résoudre le problème du voyageur de commerce, nous avons développé un algorithme permettant d'associer deux ensembles de points en minimisant les déformations. Nous avons util
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Haj, Hassan Hawraa. "Détection et classification temps réel de biocellules anormales par technique de segmentation d’images." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0043.

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Le développement de méthodes de la détection en temps réel de cellules anormales (pouvant être considérées comme des cellules cancéreuses) par captures et traitements bio-images sont des axes de recherche importants dans le domaine biomédical car cela contribue à diagnostiquer un cancer. C’est dans ce contexte que se situe ces travaux de thèse. Plus précisément, les travaux présentés dans ce manuscrit, se focalise sur le développement de procédures de lecture, de détection et de classification automatiques de bio-images de cellules anormales considérées comme des cellules cancéreuses. Par cons
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Lerogeron, Hugo. "Approximation de Dynamic Time Warping par réseaux de neurones pour la compression de signaux EEG et l'analyse de l'insomnie induite par le COVID long." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMR098.

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Ce manuscrit présente les travaux effectués dans le cadre d'une thèse CIFRE réalisée en collaboration entre le LITIS et Saagie, et qui s'inscrit dans le projet PANDORE-IA en partenariat avec le centre du sommeil VIFASOM.Les signaux électroencéphalographiques (EEG) sont très utiles pour aider les experts à identifier diverses anomalies comme les troubles du sommeil. En particulier dernièrement, la communauté s'est beaucoup intéressée au COVID long et à ses divers impacts sur le sommeil. Ces signaux sont cependant volumineux : la compression permet de réduire les coûts de stockage et de transfer
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Ben, Naceur Mostefa. "Deep Neural Networks for the segmentation and classification in Medical Imaging." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC2014.

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De nos jours, obtenir une segmentation efficace des tumeurs cérébrales de Glioblastome Multiforme (GBM) dans des images IRM multimodale le plus tôt possible, donne un diagnostic clinique, traitement et suivi précoce. La technique d'IRM est conçue spécifiquement pour fournir aux radiologues des outils puissants de visualisation pour analyser des images médicales, mais le challenge réside dans l'interprétation des images radiologiques avec les données cliniques et pathologiques et leurs causes dans les tumeurs GBM. C'est pourquoi la recherche quantitative en neuroimagerie nécessite souvent une s
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Oukhellou, Latifa. "Paramétrisation et classification de signaux en contrôle non destructif. Application à la reconnaissance des défauts de rails par courants de Foucault." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00006600.

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Le travail présenté dans ce mémoire traite d'un dispositif embarqué de détection et de reconnaissance des défauts de rail débouchants. Une structure multicapteur à courants de Foucault permettant le contrôle non destructif de l'intégrité des rails en voie, sans contact et en condition d'exploitation commerciale est détaillée dans le premier chapitre. Les principales options de conception (mesures différentielles, bi-fréquences, blindages...) y sont décrites, et validées a posteriori par des essais sur site dans des conditions de mesure réelles. Une liste des classes de défauts détectables par
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