Bibliografías temáticas / Inférence bayésienne approximative

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  1. Tesis

Literatura académica sobre el tema "Inférence bayésienne approximative"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024

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Tesis sobre el tema "Inférence bayésienne approximative"

1

Kurisummoottil, Thomas Christo. "Sparse Bayesian learning, beamforming techniques and asymptotic analysis for massive MIMO." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS231.

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Resumen
Des antennes multiples du côté de la station de base peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité spectrale et l'efficacité énergétique des technologies sans fil de nouvelle génération. En effet, le multi-entrées et sorties multiples massives (MIMO) est considéré comme une technologie prometteuse pour apporter les avantages susmentionnés pour la norme sans fil de cinquième génération, communément appelée 5G New Radio (5G NR). Dans cette monographie, nous explorerons un large éventail de sujets potentiels dans Multi-userMIMO (MU-MIMO) pertinents pour la 5G NR,• Conception de la formation
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2

Raynal, Louis. "Bayesian statistical inference for intractable likelihood models." Thesis, Montpellier, 2019. http://www.theses.fr/2019MONTS035/document.

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Dans un processus d’inférence statistique, lorsque le calcul de la fonction de vraisemblance associée aux données observées n’est pas possible, il est nécessaire de recourir à des approximations. C’est un cas que l’on rencontre très fréquemment dans certains champs d’application, notamment pour des modèles de génétique des populations. Face à cette difficulté, nous nous intéressons aux méthodes de calcul bayésien approché (ABC, Approximate Bayesian Computation) qui se basent uniquement sur la simulation de données, qui sont ensuite résumées et comparées aux données observées. Ces comparaisons
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3

Dehaene, Guillaume. "Le statisticien neuronal : comment la perspective bayésienne peut enrichir les neurosciences." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB189.

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L'inférence bayésienne répond aux questions clés de la perception, comme par exemple : "Que faut-il que je crois étant donné ce que j'ai perçu ?". Elle est donc par conséquent une riche source de modèles pour les sciences cognitives et les neurosciences (Knill et Richards, 1996). Cette thèse de doctorat explore deux modèles bayésiens. Dans le premier, nous explorons un problème de codage efficace, et répondons à la question de comment représenter au mieux une information probabiliste dans des neurones pas parfaitement fiables. Nous innovons par rapport à l'état de l'art en modélisant une infor
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4

Ducamp, Gaspard. "PROCOP : probabilistic rules compilation and optimisation." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS090.

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Adoptées depuis plus de 20 ans par le monde de l’industrie, les règles métiers (business rules) offrent la possibilité à des utilisateurs non-informaticiens de définir des politiques de prise de décision de manière simple et intuitive. Pour faciliter leurs utilisations, des systèmes à base de règles, dits « systèmes de gestion des règles métier », ont été développés, séparant la logique métier de l’application informatique. S’ils sont adaptés pour traiter des données structurées et complètes, ils ne permettent pas aisément de travailler sur des données probabilistes. PROCOP (Probabilistic Rule
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5

Rau, Andrea. "Inférence rétrospective de réseaux de gènes à partir de données génomiques temporelles." Phd thesis, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00568663.

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Resumen
Les réseaux de gènes régulateurs représentent un ensemble de gènes qui interagissent, directement ou indirectement, les uns avec les autres ainsi qu'avec d'autres produits cellulaires. Comme ces interactions réglementent le taux de transcription des gènes et la production subséquente de protéines fonctionnelles, l'identification de ces réseaux peut conduire à une meilleure compréhension des systèmes biologiques complexes. Les technologies telles que les puces à ADN (microarrays) et le séquençage à ultra-haut débit (RNA sequencing) permettent une étude simultanée de l'expression des milliers de
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