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Tesis sobre el tema "Machine à noyaux"

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

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Dehlinger, Nicolas. "Étude des performances d'une machine à flux transverse à noyaux ferromagnétiques amorphes." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24934/24934.pdf.

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Resumen
Parmi les différentes structures de machines électriques existantes, les machines à flux transverse (MFT) sont reconnues pour leur fort couple massique et volumique. Malgré cet avantage, leur complexité et leur coût de fabrication élevés font que ce type de machine ne dépasse que rarement le stade de prototype. De plus, d’importantes pertes fer dues à des fréquences de fonctionnement élevées limitent encore l’utilisation de ces machines aux applications basse vitesse et fort couple : la MFT est alors principalement utilisée dans des dans les aérogénérateurs à attaque directe et dans certaines
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Bietti, Alberto. "Méthodes à noyaux pour les réseaux convolutionnels profonds." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM051.

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Resumen
La disponibilité de quantités massives de données, comme des images dans les réseaux sociaux, des signaux audio de téléphones mobiles, ou des données génomiques ou médicales, a accéléré le développement des techniques d'apprentissage automatique. Ces méthodes exploitent des motifs statistiques dans ces grandes bases de données pour effectuer de bonnes prédictions sur des nouvelles images, signaux, ou séquences de protéines. Récemment, les systèmes d'apprentissage profond ont émergé comme des algorithmes d'apprentissage très efficaces. Ces modèles multi-couche effectuent leurs prédictions de fa
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Giffon, Luc. "Approximations parcimonieuses et méthodes à noyaux pour la compression de modèles d'apprentissage." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2020. http://www.theses.fr/2020AIXM0354.

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Resumen
Cette thèse a pour objectif d’étudier et de valider expérimentalement les bénéfices, en terme de quantité de calcul et de données nécessaires, que peuvent apporter les méthodes à noyaux et les méthodes d’approximation parcimonieuses à des algorithmes d’apprentissage existant. Dans une première partie de cette thèse, nous proposons un nouveau type d’architecture neuronale qui fait intervenir une fonction noyau afin d’en réduire le nombre de paramètres à apprendre, ce qui permet de la rendre robuste au sur-apprentissage dans un régime où peu de données annotées sont disponibles. Dans une seconde
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Tian, Xilan. "Apprentissage et noyau pour les interfaces cerveau-machine." Phd thesis, INSA de Rouen, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00735891.

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Resumen
Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) ont été appliquées avec succès aussi bien dans le domaine clinique que pour l'amélioration de la vie quotidienne de patients avec des handicaps. En tant que composante essentielle, le module de traitement du signal détermine nettement la performance d'un système ICM. Nous nous consacrons à améliorer les stratégies de traitement du signal du point de vue de l'apprentissage de la machine. Tout d'abord, nous avons développé un algorithme basé sur les SVM transductifs couplés aux noyaux multiples afin d'intégrer différentes vues des données (vue statistique ou
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Xilan, Tian. "Apprentissage et Noyau pour les Interfaces Cerveau-machine." Phd thesis, INSA de Rouen, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00699659.

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Resumen
Les Interface Cerveau-Machine (ICM) ont appliquées avec succès aussi bien dans le domain clinique que pour l'amélioration de la vie quotidienne de patients avec des handicaps. En tant que composante essentielle, le module de traitement du signal détermine nettement la performance d'un système ICM. Nous nous consacrons à améliorer les stratégies de traitement du signal du point de vue de l'apprentissage de la machine. Tout d'abord, nous avons développé un algorithme basé sur les SVM transductifs couplés aux noyaux multiples afin d'intégrer différentes vues des données (vue statistique ou une vu
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Louradour, Jérôme. "Noyaux de séquences pour la vérification du locuteur par machines à vecteurs de support." Toulouse 3, 2007. http://www.theses.fr/2007TOU30004.

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La vérification automatique du locuteur (VAL) est une tâche de classification binaire, qui consiste à déterminer si un énoncé de parole a été prononcé ou non par un locuteur cible. Les Machines à Vecteurs de Support (SVMs) sont devenues un outil classique pour ce type de classification. Cette approche discriminante a suscité l’intérêt de nombreuses recherches en reconnaissance des formes, tant pour ses fondements théoriques solides que pour ses bonnes performances empiriques. Mais la mise en oeuvre des SVMs pour la VAL en situation réelle soulevant plusieurs problèmes relatifs aux caractéristi
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Palazzo, Martin. "Dimensionality Reduction of Biomedical Tumor Profiles : a Machine Learning Approach." Thesis, Troyes, 2021. http://www.theses.fr/2021TROY0031.

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Resumen
Le rythme croissant de génération de données à partir de profils tumoraux au cours de la dernière décennie a permis le développement d'algorithmes d'apprentissage statistique pour explorer et analyser le paysage des types et sous-types de tumeurs et la survie des patients d'un point de vue biomoléculaire. Les données tumorales sont principalement décrites par des caractéristiques transcriptomiques et le niveau d'expression d'un transcrit génique donné dans la cellule tumorale. Par conséquent, ces caractéristiques peuvent être utilisées pour apprendre des règles statistiques qui améliorent la c
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Abdallah, Fahed. "Noyaux reproduisants et critères de contraste pour l'élaboration de détecteurs à structure imposée." Troyes, 2004. http://www.theses.fr/2004TROY0002.

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Resumen
Les travaux réalisés pendant cette thèse sont relatifs à la synthèse de détecteurs à partir d'une base d'exemples étiquetés. La théorie développée fait appel aux espaces de Hilbert à noyaux reproduisants pour l'élaboration de détecteurs linéaires généralisés dans des espaces transformés de dimension importante, voire infinie, sans qu'aucun calcul n'y soit effectué explicitement. Elle repose sur l'optimisation du meilleur critère de contraste pour le problème traité, après s'être assuré que de telles mesures de performance permettant l'obtention sous des conditions restrictives assez faibles, à
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Labbé, Benjamin. "Machines à noyaux pour le filtrage d'alarmes : application à la discrimination multiclasse en environnement maritime." Thesis, Rouen, INSA, 2011. http://www.theses.fr/2011ISAM0002.

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Resumen
Les systèmes infrarouges sont essentiels pour fournir aux forces armées une capacité de reconnaissance des menaces. En contexte opérationnel, ces systèmes sont contraints au temps-réel et à l’accès à des taux de fausses alarmes faibles. Ceci implique la détection des menaces parmi de nombreux objets non-pertinents.Dans ce document, nous combinons des OneClass-SVM pour une décision multiclasse avec rejet(préservant la fausse-alarme). En apprentissage, nous sélectionnons les variables pour contrôler la parcimonie du moteur de décision.Nous présentons également un classifieur original, le Discrim
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Brault, Romain. "Large-scale operator-valued kernel regression." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLE024/document.

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Resumen
De nombreuses problématiques d'apprentissage artificiel peuvent être modélisées grâce à des fonctions à valeur vectorielles. Les noyaux à valeurs opérateurs et leur espace de Hilbert à noyaux reproduisant à valeurs vectorielles associés donnent un cadre théorique et pratique pour apprendre de telles fonctions, étendant la littérature existante des noyaux scalaires. Cependant, lorsque les données sont nombreuses, ces méthodes sont peu utilisables, ne passant pas à l'échelle, car elle nécessite une quantité de mémoire évoluant quadratiquement et un temps de calcul évoluant cubiquement vis à vis
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Chen, Dexiong. "Modélisation de données structurées avec des machines profondes à noyaux et des applications en biologie computationnelle." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM070.

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Le développement d'algorithmes efficaces pour apprendre des représentations appropriées des données structurées, telles des sequences ou des graphes, est un défi majeur et central de l'apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, l'apprentissage profond est devenu populaire pour modéliser des données structurées. Les réseaux de neurones profonds ont attiré une attention particulière dans divers domaines scientifiques tels que la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel ou la biologie. Par exemple, ils fournissent aux biologistes des outils de calcul qui leur permet
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Loquin, Kevin. "De l'utilisation des noyaux maxitifs en traitement de l'information." Phd thesis, Montpellier 2, 2008. http://www.theses.fr/2008MON20108.

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Resumen
Dans cette thèse, nous proposons et développons de nouvelles méthodes en statistiques et en traitement du signal et des images basées sur la théorie des possibilités. Ces nouvelles méthodes sont des adaptations d'outils usuels de traitement d'information dont le but est de prendre en compte les défauts dus à la méconnaissance de l'utilisateur sur la modélisation du phénomène observé. Par cette adaptation, on passe de méthodes dont les sorties sont précises, ponctuelles, à des méthodes dont les sorties sont intervallistes et donc imprécises. Les intervalles produits reflètent, de façon cohérent
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Loquin, Kevin. "De l'utilisation des noyaux maxitifs en traitement de l'information." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00356477.

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Resumen
Dans cette thèse, nous proposons et développons de nouvelles méthodes en statistiques et en traitement du signal et des images basées sur la théorie des possibilités. Ces nouvelles méthodes sont des adaptations d'outils usuels de traitement d'information dont le but est de prendre en compte les défauts dus à la méconnaissance de l'utilisateur sur la modélisation du phénomène observé. Par cette adaptation, on passe de méthodes dont les sorties sont précises, ponctuelles, à des méthodes dont les sorties sont intervallistes et donc imprécises. Les intervalles produits reflètent, de façon cohérent
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Chen, Xiaoyi. "Transfer Learning with Kernel Methods." Thesis, Troyes, 2018. http://www.theses.fr/2018TROY0005.

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Le transfert d‘apprentissage regroupe les méthodes permettant de transférer l’apprentissage réalisé sur des données (appelées Source) à des données nouvelles, différentes, mais liées aux données Source. Ces travaux sont une contribution au transfert d’apprentissage homogène (les domaines de représentation des Source et Cible sont identiques) et transductif (la tâche à effectuer sur les données Cible est identique à celle sur les données Source), lorsque nous ne disposons pas d’étiquettes des données Cible. Dans ces travaux, nous relâchons la contrainte d’égalité des lois des étiquettes conditi
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Gaüzère, Benoit. "Application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction des propriétés des molécules." Phd thesis, Université de Caen, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00933187.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce manuscrit, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies dans le cadre de la chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également de combiner ce
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Poitevineau, Rémi. "Environnement circum-nucléaire des AGN : tores moléculaires et outflows." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2023. http://www.theses.fr/2023UPSLO009.

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Resumen
Le focus de cette recherche doctorale était d'explorer différents aspects des noyaux actifs de galaxies (AGN) et leur lien avec les trous noirs supermassifs (SMBH) dans différents environnements galactiques. Le chercheur a mené deux études clés au cours de son travail de thèse, contribuant ainsi à notre compréhension de l'alimentation des AGN, des mécanismes de rétroaction et de la détermination des masses des SMBH. La thèse s'est concentrée sur deux projets de recherche distincts.Le premier projet consistait à étudier la relation entre la masse des SMBH et les propriétés des galaxies radio-br
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Franchi, Gianni. "Machine learning spatial appliquée aux images multivariées et multimodales." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLEM071/document.

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Resumen
Cette thèse porte sur la statistique spatiale multivariée et l’apprentissage appliqués aux images hyperspectrales et multimodales. Les thèmes suivants sont abordés :Fusion d'images :Le microscope électronique à balayage (MEB) permet d'acquérir des images à partir d'un échantillon donné en utilisant différentes modalités. Le but de ces études est d'analyser l’intérêt de la fusion de l'information pour améliorer les images acquises par MEB. Nous avons mis en œuvre différentes techniques de fusion de l'information des images, basées en particulier sur la théorie de la régression spatiale. Ces sol
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Flamary, Rémi. "Apprentissage statistique pour le signal : applications aux interfaces cerveau-machine." Phd thesis, Université de Rouen, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00687501.

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Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) nécessitent l'utilisation de méthodes d'apprentissage statistique pour la reconnaissance de signaux. Dans cette thèse, nous proposons une approche générale permettant d'intégrer des connaissances a priori dans le processus d'apprentissage. Cette approche consiste à apprendre de manière jointe le classifieur et la représentation des données lors d'une optimisation unique. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à des problèmes de sélection de capteurs et proposons plusieurs termes de régularisation adaptés pour ces problèmes. Notre première contrib
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Flamary, Rémi. "Apprentissage statistique pour le signal : applications aux interfaces cerveau-machine." Phd thesis, Rouen, 2011. http://www.theses.fr/2011ROUES044.

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Resumen
Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) nécessitent l'utilisation de méthodes d'apprentissage statistique pour la reconnaissance de signaux. Dans cette thèse, nous proposons une approche générale permettant d'intégrer des connaissances a priori dans le processus d'apprentissage. Cette approche consiste à apprendre de manière jointe le classifieur et la représentation des données lors d'une optimisation unique. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à des problèmes de sélection de capteurs et proposons plusieurs termes de régularisation adaptés pour ces problèmes. Notre première contrib
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Nguyen, Van Toi. "Visual interpretation of hand postures for human-machine interaction." Thesis, La Rochelle, 2015. http://www.theses.fr/2015LAROS035/document.

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Resumen
Aujourd'hui, les utilisateurs souhaitent interagir plus naturellement avec les systèmes numériques. L'une des modalités de communication la plus naturelle pour l'homme est le geste de la main. Parmi les différentes approches que nous pouvons trouver dans la littérature, celle basée sur la vision est étudiée par de nombreux chercheurs car elle ne demande pas de porter de dispositif complémentaire. Pour que la machine puisse comprendre les gestes à partir des images RGB, la reconnaissance automatique de ces gestes est l'un des problèmes clés. Cependant, cette approche présente encore de multiple
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Freyssinet, André. "Architecture et réalisation d'un système réparti à objets." Grenoble 1, 1991. http://www.theses.fr/1991GRE10078.

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Resumen
Le sujet de cette these est l'etude du modele d'execution et de gestion de la memoire dans un systeme reparti a objets. Ce travail a ete effectue dans le cadre du projet guide dont l'objectif est la conception et la realisation d'un systeme experimental pour le developpement et l'execution d'applications reparties sur un reseau local de stations de travail et de serveurs. Le travail presente se decompose en cinq parties: une etude bibliographique du sujet permettant d'obtenir une classification des differents modeles de memoire et d'execution; une presentation de guide et une description de la
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Gautheron, Léo. "Construction de Représentation de Données Adaptées dans le Cadre de Peu d'Exemples Étiquetés." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSES044.

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L'apprentissage automatique consiste en l'étude et la conception d'algorithmes qui construisent des modèles capables de traiter des tâches non triviales aussi bien ou mieux que les humains et, si possible, à un moindre coût.Ces modèles sont généralement entraînés à partir d'un ensemble de données où chaque exemple décrit une instance de la même tâche et est représenté par un ensemble de caractéristiques et un résultat ou étiquette que nous voulons généralement prédire.Un élément nécessaire au succès de tout algorithme d'apprentissage automatique est lié à la qualité de l'ensemble de caractéris
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Doumèche, Nathan. "Physics-informed machine learning : a mathematical framework with applications to time series forecasting." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS105.

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L'apprentissage automatique informé par la physique est un domaine récent qui consiste à intégrer des connaissances physiques dans des modèles d'apprentissage automatique. L'information physique prend souvent la forme d'un système d'équations aux dérivées partielles (EDPs) que la fonction de régression doit satisfaire. Dans la première partie de cette thèse, nous analysons les propriétés statistiques des méthodes d'apprentissage automatique informé par la physique. En particulier, nous étudions les propriétés des réseaux de neurones informés par la physique, en termes d'approximation, de consi
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Szames, Esteban Alejandro. "Few group cross section modeling by machine learning for nuclear reactor." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS134.

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Pour estimer la répartition de la puissance au sein d’un réacteur nucléaire, il est nécessaire de coupler des modélisations neutroniques et thermohydrauliques. De telles simulations doivent disposer des valeurs sections efficaces homogénéisées à peu de groupes d’énergies qui décrivent les interactions entre les neutrons et la matière. Cette thèse est consacrée à la modélisation des sections efficaces par des techniques académiques innovantes basées sur l’apprentissage machine. Les premières méthodes utilisent les modèles à noyaux du type RKHS (Reproducing Kernel Hilbert Space) et les secondes
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Sangnier, Maxime. "Outils d'apprentissage automatique pour la reconnaissance de signaux temporels." Rouen, 2015. http://www.theses.fr/2015ROUES064.

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Les travaux présentés ici couvrent deux thématiques de la reconnaissance de signaux temporels par des systèmes numériques dont certains paramètres sont inférés à partir d’un ensemble limité d’observations. La première est celle de la détermination automatique de caractéristiques discriminantes. Pour ce faire, nous proposons un algorithme de génération de colonnes capable d’apprendre une transformée Temps-Fréquence (TF), mise sous la forme d’un banc de filtres, de concert à une machine à vecteurs supports. Cet algorithme est une extension des techniques existantes d’apprentissage de noyaux mult
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Carriere, Mathieu. "On Metric and Statistical Properties of Topological Descriptors for geometric Data." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS433/document.

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Dans le cadre de l'apprentissage automatique, l'utilisation de représentations alternatives, ou descripteurs, pour les données est un problème fondamental permettant d'améliorer sensiblement les résultats des algorithmes. Parmi eux, les descripteurs topologiques calculent et encodent l'information de nature topologique contenue dans les données géométriques. Ils ont pour avantage de bénéficier de nombreuses bonnes propriétés issues de la topologie, et désirables en pratique, comme par exemple leur invariance aux déformations continues des données. En revanche, la structure et les opérations né
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Bouche, Dimitri. "Function-valued regression with kernels : Improving speed, flexibility and robustness." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT001.

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L'augmentation du nombre et de la sophistication des appareils collectant des données permet de suivre l'évolution d'une multitude de phénomènes à des résolutions très fines. Cela étend le champ des applications possibles de l'apprentissage statistique. Un tel volume peut néanmoins devenir difficile à exploiter. Cependant quand leur nombre augmente, les données peuvent devenir redondantes. On peut alors chercher une représentation exploitant des propriétés du processus génératif. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la représentation fonctionnelle. Bien sûr, les données sont toujours de
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Muller, Bruno. "Transfer Learning through Kernel Alignment : Application to Adversary Data Shifts in Automatic Sleep Staging." Thesis, Troyes, 2021. http://www.theses.fr/2021TROY0037.

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L’objectif de cette thèse est l’amélioration d’un système de classification automatique des stades de sommeil par la prise en compte des variabilités inter-et-intra individuelles, ces dernières ayant un effet détrimentaire sur la classification. Nous nous intéressons en particulier à la détection des épisodes de sommeil paradoxal au cours de la nuit. Nos recherches se focalisent sur le transfert d’apprentissage et la sélection de détecteurs adaptés, permettant l’individualisation de l’analyse par l’exploitation des propriétés des données observées. Nous avons focalisé nos travaux sur l’applica
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Bonin, Jean-Jacques. "Contribution à la détection automatique de traits prosodiques dans les dialogues oraux homme-machine : utilisation dans un système de reconnaissance automatique de la parole continue." Nancy 1, 1991. http://www.theses.fr/1991NAN10154.

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Face aux problèmes des systèmes de reconnaissance automatique de la parole continue multi-locuteur, les approches multi-expertes ont apporte une source de connaissance supplémentaire au domaine de la reconnaissance: la prosodie. Le travail présente dans cette thèse étudie informations et connaissances prosodiques, afin de prévoir leurs intégrations dans un système de reconnaissance et de compréhension de dialogues oraux en langue naturelle développé au CRIN. Cette thèse montre, au travers une approche paramétrique, qu'il est possible d'extraire automatiquement du signal de parole des informati
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Nasser, Alissar. "Contribution à la classification non supervisée par machines à noyaux." Littoral, 2007. http://www.theses.fr/2007DUNK0182.

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La classification automatique non supervisée suscite de plus en plus d’intérêt dans différents domaines des sciences de l’ingénieur. Ceci est dû au développement rapide des moyens technologiques de mesure et de stockage générant de grandes quantités de données issues de sources diverses dont il faut analyser afin d’en extraire des informations utiles. Le principe de la classification non supervisée est justement de doter les machines de la capacité à découvrir des groupes naturels ou classes dans les objets présents aux entrées sans aucune connaissance a priori. Deux grandes catégories de méth
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Lachaud, Antoine. "Discrimination robuste par méthode à noyaux." Thesis, Rouen, INSA, 2015. http://www.theses.fr/2015ISAM0015/document.

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Resumen
La thèse porte sur l'intégration d éléments explicatifs au sein d'un modèle de classification. Plus précisément la solution proposée se compose de la combinaison entre un algorithme de chemin de régularisation appelé DRSVM et une approche noyau appelée KERNEL BASIS. La première partie de la thèse consiste en l'amélioration d'un algorithme appelé DRSVM à partir d'une reformulation du chemin via la théorie de la sous-différentielle. La seconde partie décrit l'extension de l'algorithme DRSVM au cadre KERNEL BASIS via une approche dictionnaire. Enfin une série d'expérimentation sont réalisées afin
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Brouard, Céline. "Inférence de réseaux d'interaction protéine-protéine par apprentissage statistique." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845692.

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L'objectif de cette thèse est de développer des outils de prédiction d'interactions entre protéines qui puissent être appliqués en particulier chez l'homme, sur les protéines qui constituent un réseau avec la protéine CFTR. Cette protéine, lorsqu'elle est défectueuse, est impliquée dans la mucoviscidose. Le développement de méthodes de prédiction in silico peut s'avérer utile pour suggérer aux biologistes de nouvelles cibles d'interaction et pour mieux expliquer les fonctions des protéines présentes dans ce réseau. Nous proposons une nouvelle méthode pour le problème de la prédiction de liens
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Sebti, Nadia. "Noyaux rationnels et automates d'arbres." Rouen, 2015. http://www.theses.fr/2015ROUES007.

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Dans le cas des mots, un schéma général de calcul des noyaux rationnels a été proposé. Il repose sur un algorithme général de composition des transducteurs pondérés et un algorithme général de calcul de plus petite distances. Notre objectif est de généraliser ce schéma de calcul aux cas des arbres en utilisant les automates d’arbres. Pour ce faire, nous avons fixé les deux objectifs principaux suivants : D’une part, définir les automates d’arbres pour le calcul des noyaux des sousarbres, des sous-séquences d’arbres et des facteurs d’arbres. D’autre part, à partir d’une expression rationnelle d
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Alquier, Pierre. "Transductive and inductive adaptative inference for regression and density estimation." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066436.

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Resumen
Inférence Adaptative, Inductive et Transductive, pour l'Estimation de la Régression et de la Densité (Pierre Alquier) Cette thèse a pour objet l'étude des propriétés statistiques de certains algorithmes d'apprentissage dans le cas de l'estimation de la régression et de la densité. Elle est divisée en trois parties. La première partie consiste en une généralisation des théorèmes PAC-Bayésiens, sur la classification, d'Olivier Catoni, au cas de la régression avec une fonction de perte générale. Dans la seconde partie, on étudie plus particulièrement le cas de la régression aux moindres carrés et
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Saide, Chafic. "Filtrage adaptatif à l’aide de méthodes à noyau : application au contrôle d’un palier magnétique actif." Thesis, Troyes, 2013. http://www.theses.fr/2013TROY0018/document.

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Resumen
L’estimation fonctionnelle basée sur les espaces de Hilbert à noyau reproduisant demeure un sujet de recherche actif pour l’identification des systèmes non linéaires. L'ordre du modèle croit avec le nombre de couples entrée-sortie, ce qui rend cette méthode inadéquate pour une identification en ligne. Le critère de cohérence est une méthode de parcimonie pour contrôler l’ordre du modèle. Le modèle est donc défini à partir d'un dictionnaire de faible taille qui est formé par les fonctions noyau les plus pertinentes.Une fonction noyau introduite dans le dictionnaire y demeure même si la non-stat
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Boughorbel, Sabri. "Noyaux pour la classification d'images par les machines à vecteurs de support." Paris 11, 2005. http://www.theses.fr/2005PA112159.

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Les méthodes d'apprentissage statistique sont de plus en plus utiles pour la conception de la nouvelle génération de systèmes de vision par ordinateur. En l'occurrence, les Machines à Supports de Vecteur (SVMs) ont eu a un grand essor ces dernières années. Nous nous sommes intéressés d'abord par la conception de noyaux pour la SVM pour différentes représentations d'images. Pour les représentations globales d'images nous proposons une extension du noyau d'intersection d'histogrammes en simplifiant ses conditions de défini positivité. Nous proposons aussi un noyau à support compact (noyau GCS) b
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El, Dakdouki Aya. "Machine à vecteurs de support hyperbolique et ingénierie du noyau." Thesis, Lille 1, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1I046/document.

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Resumen
La théorie statistique de l’apprentissage est un domaine de la statistique inférentielle dont les fondements ont été posés par Vapnik à la fin des années 60. Il est considéré comme un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Dans l’apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM) sont un ensemble de techniques d’apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Dans cette thèse, notre objectif est de proposer deux nouveaux problèmes d’aprentissagestatistique: Un portant sur la conception et l’évaluation d’une extension des SVM
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Mahé, Pierre. "Fonctions noyaux pour molécules et leur application au criblage virtuel par machines à vecteurs de support." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2006. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00002191.

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Resumen
La recherche thérapeutique a de plus en plus recours à des techniques de modélisation, dites de criblage virtuel, visant à corréler la structure d'une molécule avec ses propriétés biologiques. En particulier, l'utilisation de modèles prédictifs quantifiant la toxicité d'une molécule ou son activité vis à vis d'une cible thérapeutique, permet de réduire de manière considérable le temps et les coûts nécessaires à la mise au point de nouveaux médicaments. Nous nous proposons d'aborder ce problème dans le cadre des méthodes à noyaux, qui permettent de construire de tels modèles de manière efficace
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SANTINI, DOMINIQUE. "Realisation du noyau logiciel d'une machine bases de donnees a hautes performances." Paris 6, 1992. http://www.theses.fr/1992PA066605.

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Resumen
Dans cette these, nous presentons le noyau logiciel d'une machine base de donnees a hautes performances, mettant en uvre un accelerateur associatif. Cette machine peut etre interfacee sous l'optimiseur d'un sgbd relationnel, et permet d'effectuer les operations de l'algebre relationnelle etendue. Elle est destinee a operer dans un environnement oriente grande memoire et dans une architecture de type client/serveur. Le noyau logiciel a une grande importance du point de vue des performances puisqu'il doit garantir un taux d'utilisation maximum de l'accelerateur. Il utilise les services d'un gera
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Ramona, Mathieu. "Classification automatique de flux radiophoniques par machines à vecteurs de support." Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00529331.

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Nous présentons ici un système de classification audio parole/musique tirant parti des excellentes propriétés statistiques des Machines à Vecteurs de Support. Ce problème pose les trois questions suivantes : comment exploiter efficacement les SVM, méthode d'essence discriminatoire, sur un problème à plus de deux classes, comment caractériser un signal audio de manière pertinente, et enfin comment traiter l'aspect temporel du problème ? Nous proposons un système hybride de classification multi-classes tirant parti des approches un-contre-un et par dendogramme, et permettant l'estimation de prob
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Ramona, Mathieu. "Classification automatique de flux radiophoniques par Machines à Vecteurs de Support." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00529331.

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Resumen
Nous présentons ici un système de classification audio parole/musique tirant parti des excellentes propriétés statistiques des Machines à Vecteurs de Support. Ce problème pose les trois questions suivantes : comment exploiter efficacement les SVM, méthode d'essence discriminatoire, sur un problème à plus de deux classes, comment caractériser un signal audio de manière pertinente, et enfin comment traiter l'aspect temporel du problème ? Nous proposons un système hybride de classification multi-classes tirant parti des approches un-contre-un et par dendogramme, et permettant l'estimation de prob
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Le, Van Luong. "Identification de systèmes dynamiques hybrides : géométrie, parcimonie et non-linéarités." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0102.

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En automatique, l'obtention d'un modèle du système est la pierre angulaire des procédures comme la synthèse d'une commande, la détection des défaillances, la prédiction... Cette thèse traite de l'identification d'une classe de systèmes complexes, les systèmes dynamiques hybrides. Ces systèmes impliquent l'interaction de comportements continus et discrets. Le but est de construire un modèle à partir de mesures expérimentales d'entrée et de sortie. Une nouvelle approche pour l'identification de systèmes hybrides linéaires basée sur les propriétés géométriques des systèmes hybrides dans l'espace
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Mahe, Pierre. "Fonctions noyaux pour molécules et leur application au criblage virtuel par machines à vecteurs de support." Paris, ENMP, 2006. http://www.theses.fr/2006ENMP1381.

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La recherche thérapeutique a de plus en plus recours à des techniques de modélisation, dites de criblage virtuel, visant à corréler la structure d'une molécule avec ses propriétés biologiques. En particulier, l'utilisation de modèles prédictifs quantifiant la toxicité d'une molécule ou son activité vis à vis d'une cible thérapeutique, permet de réduire de manière considérable le temps et les coûts nécessaires à la mise au point de nouveaux médicaments. Nous nous proposons d'aborder ce problème dans le cadre des méthodes à noyaux, qui permettent de construire de tels modèles de manière efficace
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Menneteau, François. "ParObj : un noyau de système parallèle à objets." Grenoble INPG, 1993. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005135.

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Le travail presente dans cette these consiste a definir les fonctionnalites d'une machine virtuelle ParObj, supportant la notion d'objets concurrents et adaptee aux exigences du parallelisme massifs. Cette these s'inscrit dans le cadre du projet PARX de l'equipe "SYstemes Massivement PAralleles" du LGI qui vise a specifier et a realiser un systeme d'exploitation pour machines paralleles. A travers l'analyse de quelques Systemes Distribues a Objets connus, nous degageons les mecanismes de base que doit supporter ParObj. Nous avons arrete notre etude sur les aspects suivants : structures des ent
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Zwald, Laurent. "PERFORMANCES STATISTIQUES D'ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE : ``KERNEL PROJECTION MACHINE'' ET ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES A NOYAU." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00012011.

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Resumen
La thèse se place dans le cadre de l'apprentissage statistique. Elle apporte<br />des contributions à la communauté du machine learning en utilisant des<br />techniques de statistiques modernes basées sur des avancées dans l'étude<br />des processus empiriques. Dans une première partie, les propriétés statistiques de<br />l'analyse en composantes principales à noyau (KPCA) sont explorées. Le<br />comportement de l'erreur de reconstruction est étudié avec un point de vue<br />non-asymptotique et des inégalités de concentration des valeurs propres de la matrice de<br />Gram sont données. Tous ce
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Zwald, Laurent. "Performances statistiques d'algorithmes d'apprentissage : "Kernel projection machine" et analyse en composantes principales à noyau." Paris 11, 2005. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00012011.

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Resumen
La thèse se place dans le cadre de l'apprentissage statistique. Elle apporte des contributions à la communauté du machine learning en utilisant des techniques de statistiques modernes basées sur des avancées dans l'étude des processus empiriques. Dans une première partie, les propriétés statistiques de l'analyse en composantes principales a noyau (KPCA) sont explorées. Le comportement de l'erreur de reconstruction est étudie avec un point de vue non-asymptotique et des inégalités de concentration des valeurs propres de la matrice de Gram sont données. Tous ces résultats impliquent des vitesses
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Villain, Jonathan. "Estimation de l'écotoxicité de substances chimiques par des méthodes à noyaux." Thesis, Lorient, 2016. http://www.theses.fr/2016LORIS404/document.

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Dans le domaine de la chimie et plus particulièrement en chimio-informatique, les modèles QSAR (pour Quantitative Structure Activity Relationship) sont de plus en plus étudiés. Ils permettent d’avoir une estimation in silico des propriétés des composés chimiques notamment des propriétés éco toxicologiques. Ces modèles ne sont théoriquement valables que pour une classe de composés (domaine de validité) et sont sensibles à la présence de valeurs atypiques. La thèse s’est focalisée sur la construction de modèles globaux robustes (intégrant un maximum de composés) permettant de prédire l’écotoxici
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Le, Van Luong. "Identification de systèmes dynamiques hybrides : géométrie, parcimonie et non-linéarités." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00874283.

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En automatique, l'obtention d'un modèle du système est la pierre angulaire des procédures comme la synthèse d'une commande, la détection des défaillances, la prédiction... Cette thèse traite de l'identification d'une classe de systèmes complexes, les systèmes dynamiques hybrides. Ces systèmes impliquent l'interaction de comportements continus et discrets. Le but est de construire un modèle à partir de mesures expérimentales d'entrée et de sortie. Une nouvelle approche pour l'identification de systèmes hybrides linéaires basée sur les propriétés géométriques des systèmes
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Yger, Florian. "Discrimination de signaux : contributions aux approches par noyaux et par projection." Rouen, 2013. http://www.theses.fr/2013ROUES016.

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Resumen
Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans le cadre de la discrimination de signaux. Notre approche consiste à adapter la représentation des signaux pour en faciliter la classification. Pour cela, nous proposons d’utiliser des méthodes d’apprentissage à noyaux multiples (MKL) ainsi que des notions de géométrie différentielle. Dans notre première contribution, après avoir construit des noyaux à partir de différentes décompositions en ondelettes des signaux, nous montrons comment transformer un problème de représentation discriminante en problème d’apprentissage à noyaux multiples. La famille
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Kellner, Jérémie. "Gaussian models and kernel methods." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10177/document.

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Les méthodes à noyaux ont été beaucoup utilisées pour transformer un jeu de données initial en les envoyant dans un espace dit « à noyau » ou RKHS, pour ensuite appliquer une procédure statistique sur les données transformées. En particulier, cette approche a été envisagée dans la littérature pour tenter de rendre un modèle probabiliste donné plus juste dans l'espace à noyaux, qu'il s'agisse de mélanges de gaussiennes pour faire de la classification ou d'une simple gaussienne pour de la détection d'anomalie. Ainsi, cette thèse s'intéresse à la pertinence de tels modèles probabilistes dans ces
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