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Tesis sobre el tema "Modèles génératifs de séquences"

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

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Ponty, Yann. "Modélisation de séquences génomiques structurées, génération aléatoire et applications." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00144130.

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Resumen
La mise en évidence des mécanismes de sélection agissant sur les données génomiques structurées (ARN, Protéines, ADN...) nécessite l'élaboration de modèles de séquences. Une fois un tel modèle élaboré, il est possible, au prix d'une analyse mathématique parfois complexe ou par le biais de la<br />génération aléatoire, d'évaluer la significativité d'un phénomène observé. Tout d'abord, nous nous intéressons aux propriétés des grammaires pondérées, un formalisme particulièrement adapté à la modélisation de la structure des ARN, dérivant des algorithmes de génération aléatoire efficaces implémenté
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Ressencourt, Hervé. "Diagnostic hors-ligne à base de modèles : approche multi-modèle pour la génération automatique de séquences de tests : application au domaine de l'automobile." Toulouse 3, 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/2151/.

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Resumen
Le travail de cette thèse s'intéresse au problème du diagnostic débarqué dans le domaine automobile. Il a consisté à proposer et à mettre en œuvre une méthode opérationnelle à base de modèles qui détermine les meilleures séquences de tests que doit réaliser le garagiste afin de localiser un composant défaillant sur un véhicule. Nous proposons une approche de représentation multi-modèle des systèmes mécatronique afin de prendre en compte la complexité fonctionnelle des architectures embarquées actuelles et de relier des symptômes fonctionnels de haut niveau à un ensemble de défauts portant sur
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Cochard, Thomas. "Contribution à la génération de séquences pour la conduite de systèmes complexes critiques." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0355.

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Resumen
Les travaux présentés dans ce manuscrit portent sur la conduite de systèmes complexes critiques. Ils s'inscrivent dans le cadre du projet CONNEXION (Investissements d'Avenir, BGLE2) qui réunit les principaux acteurs de la filière nucléaire française autour de la conception des systèmes de contrôle-commande des centrales et de leur exploitation. Dans le domaine de la conduite, les actions développées par le projet concernent la phase d'ingénierie avec pour objectif d'intégrer le point de vue de l'exploitant au plus tôt dans la validation des architectures de contrôle de commande, et la phase d'
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Tubiana, Jérôme. "Restricted Boltzmann machines : from compositional representations to protein sequence analysis." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE039/document.

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Resumen
Les Machines de Boltzmann restreintes (RBM) sont des modèles graphiques capables d’apprendre simultanément une distribution de probabilité et une représentation des données. Malgré leur architecture relativement simple, les RBM peuvent reproduire très fidèlement des données complexes telles que la base de données de chiffres écrits à la main MNIST. Il a par ailleurs été montré empiriquement qu’elles peuvent produire des représentations compositionnelles des données, i.e. qui décomposent les configurations en leurs différentes parties constitutives. Cependant, toutes les variantes de ce modèle
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Cochard, Thomas. "Contribution à la génération de séquences pour la conduite de systèmes complexes critiques." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0355/document.

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Resumen
Les travaux présentés dans ce manuscrit portent sur la conduite de systèmes complexes critiques. Ils s'inscrivent dans le cadre du projet CONNEXION (Investissements d'Avenir, BGLE2) qui réunit les principaux acteurs de la filière nucléaire française autour de la conception des systèmes de contrôle-commande des centrales et de leur exploitation. Dans le domaine de la conduite, les actions développées par le projet concernent la phase d'ingénierie avec pour objectif d'intégrer le point de vue de l'exploitant au plus tôt dans la validation des architectures de contrôle de commande, et la phase d'
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Shimagaki, Kai. "Advanced statistical modeling and variable selection for protein sequences." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS548.

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Resumen
Au cours des dernières décennies, des techniques de séquençage de protéines ont été développées et des expériences continues ont été menées. Grâce à tous ces efforts, de nos jours, nous avons obtenu plus de deux-cents millions données relative à des séquences de protéines. Afin de traiter une telle quantité de données biologiques, nous avons maintenant besoin de théories et de technologies pour extraire des informations de ces données que nous pouvons comprendre et pour apporter des idées. L'idée clé pour résoudre ce problème est la physique statistique et l'état de l'art de le Machine Learnin
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Lucas, Thomas. "Modèles génératifs profonds : sur-généralisation et abandon de mode." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM049.

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Resumen
Cette dissertation explore le sujet des modèles génératifs appliqués aux images naturelles.Cette tâche consiste a modéliser la distribution des données observées, et peut permettre de générer des données artificielles semblables aux données d'origine, où de compresser des images.Les modèles à variable latentes, qui sont au cœur de cette thèse, cherchent a résumer les principaux facteurs de variation d'une image en une variable qui peut être manipulée.En particulier, nos contributions sont basées sur deux modèles génératifs a variable latentes: le modèle génératif adversarial (GAN) et l' encode
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Chevrier, Christophe. "Test de conformité de protocoles de communication modèle de fautes et génération automatique de séquences de tests." Bordeaux 1, 1996. http://www.theses.fr/1996BOR10503.

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Resumen
Une preoccupation majeure dans le domaine des reseaux et systemes repartis est le test. Nous nous sommes interesses au test de conformite qui a pour but de verifier si une implantation est conforme a une specification de protocole donnee. Nous avons elabore des methodes permettant de repondre aux questions fondamentales du test de conformite: comment generer et selectionner des cas de test ? quelle est la couverture d'une suite de test ? la methode de generation proposee utilise la theorie des langages formels et en particulier la theorie du monoide. Les specifications sont representees par de
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Hadjeres, Gaëtan. "Modèles génératifs profonds pour la génération interactive de musique symbolique." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS027/document.

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Resumen
Ce mémoire traite des modèles génératifs profonds appliqués à la génération automatique de musique symbolique. Nous nous attacherons tout particulièrement à concevoir des modèles génératifs interactifs, c'est-à-dire des modèles instaurant un dialogue entre un compositeur humain et la machine au cours du processus créatif. En effet, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent maintenant de concevoir de puissants modèles génératifs capables de générer du contenu musical sans intervention humaine. Il me semble cependant que cette approche est stérile pour la production artistiqu
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Hadjeres, Gaëtan. "Modèles génératifs profonds pour la génération interactive de musique symbolique." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS027.

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Resumen
Ce mémoire traite des modèles génératifs profonds appliqués à la génération automatique de musique symbolique. Nous nous attacherons tout particulièrement à concevoir des modèles génératifs interactifs, c'est-à-dire des modèles instaurant un dialogue entre un compositeur humain et la machine au cours du processus créatif. En effet, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent maintenant de concevoir de puissants modèles génératifs capables de générer du contenu musical sans intervention humaine. Il me semble cependant que cette approche est stérile pour la production artistiqu
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Li, Huiyu. "Exfiltration et anonymisation d'images médicales à l'aide de modèles génératifs." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4041.

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Resumen
Cette thèse aborde plusieurs problèmes de sécurité et de confidentialité lors du traitement d'images médicales dans des lacs de données. Ainsi, on explore la fuite potentielle de données lors de l'exportation de modèles d'intelligence artificielle, puis on développe une approche d'anonymisation d'images médicales qui protège la confidentialité des données. Le Chapitre2 présente une nouvelle attaque d'exfiltration de données, appelée Data Exfiltration by Compression (DEC), qui s'appuie sur les techniques de compression d'images. Cette attaque est effectuée lors de l'exportation d'un réseau de n
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Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.

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Resumen
L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusi
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Schmitt, Louise-Amelie. "Développement de modèles spécifiques aux séquences génomique virales." Thesis, Bordeaux, 2017. http://www.theses.fr/2017BORD0649/document.

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Le séquençage ADN d'échantillons complexes contenant plusieurs espèces est une technique de choix pour étudier le paysage viral d'un milieu donné. Or les génomes viraux sont difficiles à identifier, de par leur extrême variabilité et la relation étroite qu'ils entretiennent avec leurs hôtes. Nous proposons de nouvelles pistes de recherche pour apporter une solution spécifique aux séquences virales afin de répondre au besoin d'identification pour lequel les solutions génériques existantes n'apportent pas de réponse satisfaisante<br>DNA sequencing of complex samples containing various living spe
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Binsztok, Henri. "Apprentissage de modèles Markoviens pour l'analyse de séquences." Paris 6, 2007. http://www.theses.fr/2007PA066568.

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Initialement, l'apprentissage supervisé a permis d'apprendre des modèles à partir de données étiquetées. Mais, pour de nombreuses tâches, notamment dans le cadre de la modélisation utilisateur, si la quantité de données disponible est potentiellement sans limite, la quantité de données étiquetées est quasi-nulle. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à l'apprentissage non-supervisé de modèles de séquences. L'information de séquence constitue le premier niveau de données structurées, où les données ne sont plus de simples vecteurs de caractéristiques. Nous proposons des approches
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Jacques, Julien. "Contribution à l'apprentissage statistique à base de modèles génératifs pour données complexes." Habilitation à diriger des recherches, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00761184.

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Resumen
Ce mémoire synthétise les activités de recherche que j'ai menées de 2005 à 2012, sur la thématique de l'apprentissage statistique des données complexes, abordée par le biais de modèles probabilistes paramétriques génératifs. Plusieurs types de données complexes sont considérées. Les données issues de populations différentes ont été abordées en proposant des modèles de lien paramétriques entre populations, permettant d'adapter les modèles statistiques d'une population vers l'autre, en évitant une lourde collecte de nouvelles données. Les données de rang, définissant un classement d'objets selon
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Roca, Vincent. "Harmonisation multicentrique d'images IRM du cerveau avec des modèles génératifs non-supervisés." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2023. http://www.theses.fr/2023ULILS060.

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Resumen
L'imagerie par résonance magnétique (IRM) permet l'acquisition d'images du cerveau pour l'étude de maladies neurologiques et psychiatriques. Les images IRM sont de plus en plus utilisées dans des études statistiques pour identifier des biomarqueurs et pour des modèles de prédiction. Pour gagner en puissance statistique, ces études agrègent parfois des données acquises avec différentes machines, ce qui peut introduire de la variabilité technique biaisant les analyses des variabilités biologiques. Ces dernières années, des méthodes d'harmonisation ont été proposées pour limiter l'impact de ces v
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Arribas, Gil Ana. "Estimation dans des modèles à variables cachées : alignement des séquences biologiques et modèles d'évolution." Paris 11, 2007. http://www.theses.fr/2007PA112054.

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Resumen
Cette thèse est consacrée à l'estimation paramétrique dans certains modèles d'alignement de séquences biologiques. Ce sont des modèles construits à partir des considérations sur le processus d'évolution des séquences. Dans le cas de deux séquences, le processus d'évolution classique résulte dans un modèle d'alignement appelé pair-Hidden Markov Model (pair-HMM). Dans le pair-HMM les observations sont formées par le couple de séquences à aligner et l'alignement caché est une chaîne de Markov. D'un point de vue théorique nous donnons un cadre rigoureux pour ce modèle et étudions la consistance de
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Kermorvant, Christopher. "Apprentissage de modèles à états finis stochastiques pour les séquences." Saint-Etienne, 2003. http://www.theses.fr/2003STET4002.

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Le travail présenté dans cette thèse concerne l'apprentissage de modèles à états finis stochastiques pour la modélisation de séquences. Ces modèles combinent un aspect structurel et un aspect probabiliste que nous avons tous deux cherché à développer à travers une extension à la fois des modèles et des algorithmes d'apprentissage. Nous avons voulu d'une part développer les aspects statistiques des algorithmes d'inférence des automates à états finis stochastiques et en particulier les adapter aux cas pratiques. Pour ce faire, nous avons développé un nouvel algorithme d'inférence basé sur un tes
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Barrat-Charlaix, Pierre. "Comprendre et améliorer les modèles statistiques de séquences de protéines." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS378.

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Resumen
Dans les dernières décennies, les progrès des techniques expérimentales ont permis une augmentation considérable du nombre de séquences d'ADN et de protéines connues. Cela a incité au développement de méthodes statistiques variées visant à tirer parti de cette quantité massive de données. Les méthodes dites co-évolutives en font partie, utilisant des idées de physique statistique pour construire un modèle global de la variabilité des séquences de protéines. Ces méthodes se sont montrées très efficaces pour extraire des informations pertinentes des seules séquences, comme des contacts structure
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Baelde, Maxime. "Modèles génératifs pour la classification et la séparation de sources sonores en temps-réel." Thesis, Lille 1, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1I058/document.

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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'entreprise A-Volute, éditrice de logiciels d'amélioration d'expérience audio. Elle propose un radar qui transpose l'information sonore multi-canale en information visuelle en temps-réel. Ce radar, bien que pertinent, manque d'intelligence car il analyse uniquement le flux audio en terme d'énergie et non en termes de sources sonores distinctes. Le but de cette thèse est de développer des algorithmes de classification et de séparation de sources sonores en temps-réel. D'une part, la classification de sources sonores a pour but d'attribuer un label (par ex
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Pelletier, Sylvain. "Modèle multi-couches pour l'analyse de séquences vidéo." Paris 9, 2007. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2007PA090029.

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Resumen
Cette thèse est consacrée à l'étude du modèle multi-couches et de ses applications en traitement de la vidéo. Selon ce modèle, une séquence vidéo est obtenue comme la projection d'une scène 3d composée d'objets opaques, situés à différentes profondeurs. Dans le chapitre 1, nous proposons un algorithme temps-réel de segmentation des objets en mouvement basé sur ce modèle. En supposant le fond connu et la caméra fixe, nous comparons l'image venant du flux vidéo et ce fond, et nous détectons les zones où le fond est occulté. De plus, nous utilisons la détection a contrario pour modéliser les obje
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Albet, Joël. "Simulation rigoureuse de colonnes de distillation discontinue à séquences opératoires multiples." Toulouse, INPT, 1992. http://www.theses.fr/1992INPT008G.

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L'auteur presente une methodologie generale pour la simulation rigoureuse de colonnes de rectification discontinue multiconstituant avec ou sans reactions chimiques et la prise en compte d'un decanteur en tete. Apres avoir replace ses travaux dans le contexte plus general de la simulation dynamique des procedes et des travaux realises en distillation discontinue, les points-cles sur lesquels se repose la methodologie sont presentes: l'elaboration d'un modele dit rigoureux vis-a-vis de ceux rencontres habituellement en distillation discontinue, generalisable ou simplifiable pour traiter un ense
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Côme, Etienne. "Apprentissage de modèles génératifs pour le diagnostic de systèmes complexes avec labellisation douce et contraintes spatiales." Compiègne, 2009. http://www.theses.fr/2009COMP1796.

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Le thème principal de cette thèse concerne la formalisation et la résolution du problème de l'apprentissage statistique lorsque les informations disponibles sur une ou plusieurs variables d'intérêt discrètes sont imprécises, incertaines. La solution proposée s'appuie sur une approche générative et sur l'utilisation de la théorie des fonctions de croyance afin de représenter l'information disponible sur ces variables. Nous montrons tout d'abord, comment des labels « doux », prenant la forme de fonctions de masse de croyance, peuvent être utilisés pour estimer les paramètres d'un modèle de mélan
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Bourguignon, Pierre Yves Vincent. "Parcimonie dans les modèles Markoviens et application à l'analyse des séquences biologiques." Thesis, Evry-Val d'Essonne, 2008. http://www.theses.fr/2008EVRY0042.

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Les chaînes de Markov constituent une famille de modèle statistique incontournable dans de nombreuses applications, dont le spectre s'étend de la compression de texte à l'analyse des séquences biologiques. Un problème récurrent dans leur mise en oeuvre face à des données réelles est la nécessité de compromettre l'ordre du modèle, qui conditionne la complexité des interactions modélisées, avec la quantité d'information fournies par les données, dont la limitation impacte négativement la qualité des estimations menées. Les arbres de contexte permettent une granularité fine dans l'établissement d
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Jaziri, Rakia. "Modèles de mélanges topologiques pour la classification de données structurées en séquences." Paris 13, 2013. http://scbd-sto.univ-paris13.fr/secure/edgalilee_th_2013_jaziri.pdf.

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Ces dernières années ont vu le développement des techniques de fouille de données séquentielles dans de nombreux domaines d’applications dans le but d’analyser des données temporelles, volumineuses et complexes. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes de classification et de structuration de données séquentielles, que nous proposons d’étudier à travers trois approches principales. Dans la première, il s’agit de mettre en oeuvre une nouvelle approche de classification topographique probabiliste dédiée aux données séquentielles, nous l’appellerons PrSOMS. Cette approche
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Groussin, Mathieu. "Résurrection du passé à l’aide de modèles hétérogènes d’évolution des séquences protéiques." Thesis, Lyon 1, 2013. http://www.theses.fr/2013LYO10201/document.

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La reconstruction et la résurrection moléculaire de protéines ancestrales est au coeur de cette thèse. Alors que les données moléculaires fossiles sont quasi inexistantes, il est possible d'estimer quelles étaient les séquences ancestrales les plus probables le long d'un arbre phylogénétique décrivant les relations de parentés entre séquences actuelles. Avoir accès à ces séquences ancestrales permet alors de tester de nombreuses hypothèses biologiques, de la fonction des protéines ancestrales à l'adaptation des organismes à leur environnement. Cependant, ces inférences probabilistes de séquenc
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Dib, Linda. "Détection des mutations simultanées dans les séquences protéiques non-divergentes." Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066016.

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L'utilisation de séquences protéiques alignées semble essentielle à la détection de résidus fonctionnellement et structurellement importants. Depuis près de 40 ans de nombreuses études évaluent la conservation des positions protéiques et identifient les positions fonctionnellement importantes (site d'interaction entre molécules). Cependant, les positions conservées ne sont les seuls résidus clefs. Depuis près de dix ans, des approches statistiques analysent la co-évolution entre les résidus. Nous avons élaboré une méthode combinatoire nommée BIS (pour Block In Sequence) pour détecter des fragm
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Bouchard, Guillaume. "Les modèles génératifs en classification supervisée et applications à la catégorisation d'images et à la fiabilité industrielle." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00541059.

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L'apprentissage statistique utilise le formalisme des probabilités et des statistiques pour créer des algorithmes qui "s'adaptent" automatiquement en fonction des données qui leurs sont fournies. Les outils les plus performants aujourd'hui (Support Vector Machine, boosting, régression logistique pénalisée et réseaux de neurones) font partie d'une classe générale d'algorithmes de type "discriminatif". Cependant, dans le cas de données structurées (e.g. les séries temporelles et les images numériques) ou en présence d'une forte information a priori, ces méthodes ne permettent pas de modéliser fa
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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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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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Thomas, Dave. "Simulation des séquences de sciage du bois par des modèles logiques et numériques." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1998. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/tape17/PQDD_0011/MQ33764.pdf.

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Bergogne, Laurent. "Quelques algorithmes parallèles sur des "séquences de" pour différents modèles de calcul parallèle." Amiens, 1999. http://www.theses.fr/1999AMIE0130.

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Baghdadi, Siwar. "Extraction multimodale de métadonnées de séquences vidéo dans un cadre bayésien." Rennes 1, 2010. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00512706.

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Resumen
Le domaine de la description de contenus multimédias est un domaine relativement récent qui a pris une grande importance dans le monde industriel et celui de la recherche, vu l'augmentation considérable de la production de contenus. Un besoin grandissant de systèmes capables de fournir une description sémantique est plus que jamais à l'ordre du jour. Dans ce domaine, les réseaux bayésiens ont été largement utilisés pour modéliser les données vidéos, afin d'en extraire des métadonnées sémantiques. Toutefois, les systèmes basés sur les réseaux bayésiens nécessitent qu'on fixe préalablement leur
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Zidouni, Azeddine. "Modèles graphiques discriminants pour l'étiquetage de séquences : application à la reconnaissance d'entités nommées radiophiniques." Thesis, Aix-Marseille 2, 2010. http://www.theses.fr/2010AIX22125/document.

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Le traitement automatique des données complexes et variées est un processus fondamental dans les applications d'extraction d'information. L'explosion combinatoire dans la composition des textes journalistiques et l'évolution du vocabulaire rend la tâche d'extraction d'indicateurs sémantiques, tel que les entités nommées, plus complexe par les approches symboliques. Les modèles stochastiques structurels tel que les champs conditionnels aléatoires (CRF) permettent d'optimiser des systèmes d'extraction d'information avec une importante capacité de généralisation. La première contribution de cette
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Antoine-Lorquin, Aymeric. "De l'intérêt des modèles grammaticaux pour la reconnaissance de motifs dans les séquences génomiques." Thesis, Rennes 1, 2016. http://www.theses.fr/2016REN1S086/document.

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Resumen
Cette thèse en bioinformatique étudie l'intérêt de rechercher des motifs dans des séquences génomiques à l'aide de grammaires. Depuis les années 80, à l'initiative notamment de David Searls, des travaux ont montré qu'en théorie, des grammaires de haut niveau offrent suffisamment d'expressivité pour permettre la description de motifs biologiques complexes, notamment par le biais d'une nouvelle classe de grammaire dédiée à la biologie : les grammaires à variables de chaîne (SVG, String Variable Grammar). Ce formalisme a donné lieu à Logol, qui est un langage grammatical et un outil d'analyse dév
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Crivelli, Tomás. "Modèles de Markov à états mixtes pour l'analyse du mouvement dans des séquences d'images." Rennes 1, 2010. http://www.theses.fr/2010REN1S009.

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Resumen
Cette thèse traite des champs aléatoires à états mixtes et de leur application à l’analyse du mouvement dans des séquences d’images. Cette approche permet de considérer à la fois des valeurs discrètes et continues dans une même modélisation statistique, et d’exploiter les interactions entre les deux types d’état. Dans ce contexte, nous identifions deux scénarios possibles. Dans le premier, nous nous intéressons à la modélisation des observations à états mixtes. Elles sont obtenues en général à partir de mesures de mouvement sur des images et présentent soit une valeur discrète nulle (absence de
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Bourou, Anis. "Deep generative models for the detection of subtle phenotypes in microscopy images." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2025. http://www.theses.fr/2025UNIP5028.

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Resumen
La détection des variations phénotypiques cellulaires dans les images de microscopie biologique est essentielle pour l'avancement de la recherche fondamentale et la découverte de médicaments. Toutefois, cette tâche demeure complexe dans des scénarios pratiques en raison de la variabilité biologique intrinsèque, du manque de données et de la nécessité d'interprétabilité. Dans ce travail, nous développons des stratégies basées sur l'apprentissage profond afin de détecter et d'interpréter efficacement ces variations phénotypiques. Tout d'abord, nous montrons que les modèles discriminatifs profond
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Belaroussi, Rachid. "Localisation du visage dans des images et séquences vidéo couleur." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066338.

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Resumen
La localisation du visage consiste à déterminer la position du visage d'une personne présente dans une image. Notre approche est globale, elle opère une inspection de toutes les vignettes de l'image pour déterminer celle qui le contient le visage le plus vraisemblablement. Pour les images fixes, nous exploitons trois représentations différentes de l'image, chacune étant traitée par un modèle spécifique : un modèle d’apparence appris sur les traits du visage, un modèle géométrique d’ellipse et un modèle de la teinte chair. La fusion des trois modèles a une architecture parallèle, et est opérée
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Ozcelik, Furkan. "Déchiffrer le langage visuel du cerveau : reconstruction d'images naturelles à l'aide de modèles génératifs profonds à partir de signaux IRMf." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES073.

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Resumen
Les grands esprits de l'humanité ont toujours été curieux de la nature de l'esprit, du cerveau et de la conscience. Par le biais d'expériences physiques et mentales, ils ont tenté de répondre à des questions difficiles sur la perception visuelle. Avec le développement des techniques de neuro-imagerie, les techniques de codage et de décodage neuronaux ont permis de mieux comprendre la manière dont nous traitons les informations visuelles. Les progrès réalisés dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond ont également influencé la recherche en neuroscience. Avec
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Matias, Catherine. "Statistique asymptotique dans des modèles à variables latentes." Habilitation à diriger des recherches, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00349639.

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Resumen
Je présente dans ce manuscrit mes travaux de recherche effectués depuis la thèse. Mes thèmes de recherche sont principalement motivés par des applications en génomique ou post-génomique. Mon domaine de recherche est assez vaste, mais le dénominateur commun de mes travaux est la présence de variables latentes (non observées) dans les modèles étudiés. Mes préoccupations sont majoritairement théoriques : éudes asymptotiques, convergence des estimateurs, vitesses, identifiabilité... Les modèles considérés peuvent être aussi bien paramétriques que semi ou non paramétriques, et les outils statistique
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Noé, Laurent. "Recherche de similarités dans les séquences d'ADN : modèles et algorithmes pour la conception de graines efficaces." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011482.

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Resumen
Les méthodes de recherche de similarités les plus fréquemment utilisées dans le cadre de la génomique sont heuristiques.<br />Elles se basent sur un principe de filtrage du texte qui permet de localiser les régions potentiellement similaires.<br />Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles définitions de filtres pour la recherche de similarités sur les séquences génomiques et des algorithmes associés pour mesurer leurs caractéristiques.<br /> Plus précisément, nous avons étudié le modèle des graines espacées, et proposé un algorithme d'évaluation de l'efficacité des graines sur des similari
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Domelevo, Entfellner Jean-Baka. "Combinaison de modèles phylogénétiques et longitudinaux pour l'analyse des séquences biologiques : reconstruction de HMM profils ancestraux." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00842847.

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Resumen
La modélisation statistique de séquences homologues par HMM profils laisse de côté l'information phylogénétique reliant les séquences. Nous proposons ici des modèles combinant efficacement analyse longitudinale (séquences protéiques vues comme des enchaînements d'acides aminés) et verticale (séquences vues comme étant le produit d'une évolution le long des branches d'un arbre phylogénétique). De tels modèles appartiennent à la famille des phylo-HMM, introduite dans le courant des années 1990 (Mitchison& Durbin). Notre objectif étant la détection d'homologues distants dans les bases de données,
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Palmeira, Leonor. "Analyse et modélisation des dépendances entre sites voisins dans l'évolution des séquences d'ADN." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00178453.

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Cette thèse a porté, d'une part, sur l'analyse des sur- et sous-représentations en dinucléotides au sein de différents génomes complets, en recherchant les liens éventuels avec des mécanismes connus de dommages causés à l'ADN qui soient liés à des sites avoisinants — particulièrement les voisins directs en 5' et 3'. L'étude de l'effet des UVs sur les génomes de micro-organismes, et sur l'effet de la méthylation sur les génomes de métazoaires en a été un des grands axes. D'autre part, les résultats récents de Bérard et al. sur des modèles d'évolution incorporant des dépendances entre bases adja
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Bikienga, Moustapha. "Mise en oeuvre applicative de séquences d'ordonnancement hors-ligne." Thesis, Chasseneuil-du-Poitou, Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aérotechnique, 2014. http://www.theses.fr/2014ESMA0011/document.

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Nous nous intéressons à la mise en oeuvre effective d'applications temps réel dans une approche d'ordonnancementhors-ligne de systèmes de tâches périodiques. L'ordonnancement hors-ligne consiste à rechercher avantl'exécution de l'application une séquence pire cas, c'est-à-dire une suite de blocs indiquant une date de débutet de fin d'exécution d'une instance de tâche. Mettre en oeuvre une séquence suppose de spécifier ce qui doit sepasser quand les durées d'exécution réelles sont inférieures aux durées pire cas prévues par la séquence. Notrepremière contribution consiste en la proposition de d
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Théry, Clément. "Model-based covariable decorrelation in linear regression (CorReg) : application to missing data and to steel industry." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10060/document.

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Les travaux effectués durant cette thèse ont pour but de pallier le problème des corrélations au sein des bases de données, particulièrement fréquentes dans le cadre industriel. Une modélisation explicite des corrélations par un système de sous-régressions entre covariables permet de pointer les sources des corrélations et d'isoler certaines variables redondantes. Il en découle une pré-sélection de variables sans perte significative d'information et avec un fort potentiel explicatif (la structure de sous-régression est explicite et simple). Un algorithme MCMC (Monte-Carlo Markov Chain) de rech
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Nicolas, Pierre. "Mise au point et utilisation de modèles de chaînes de Markov cachées pour l'étude des séquences d'ADN." Evry-Val d'Essonne, 2003. http://www.theses.fr/2003EVRY0017.

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Trois domaines d'application des modèles de chaînes de Markov cachées (HMM) pour l'interprétation des génomes bactériens ont été abordés dans cette thèse sous l'angle de l'utilisation d'approches d'estimation non supervisée. Tout d'abord, l'utilisation d'une méthode de segmentation des séquences d'ADN en régions de composition homogène a permis l'identification de transferts génétiques horizontaux chez Bacillus subtilis ainsi que d'autres niveaux d'hétérogénéités liés aux propriétés biologiques des gènes. Ensuite, un logiciel de prédiction de gènes a été développé. Une attention particulière a
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Santos, Théo. "Réseaux de neurones génératifs pour la paramétrisation dans les méthodes inverses : applications en Astrophysique et Géophysique." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2025. http://www.theses.fr/2025LYO10010.

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En sciences physiques, il est commun de s’intéresser aux caractéristiques d’un objet qui ne sont pas directement accessibles, mais dont on peut observer certains effets via le système physique étudié. Il est alors possible d’utiliser les observations pour en déduire les caractéristiques de l’objet d’intérêt : l’approche dite « inverse » se consacre à ce type de problèmes. Se pose alors la question de la paramétrisation : comment choisir adéquatement les paramètres définissant l’objet à étudier ? Ce choix est critique, puisqu’il conditionne la formulation du problème inverse, et donc la difficu
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Vergne, Nicolas. "Chaînes de Markov régulées et approximation de Poisson pour l'analyse de séquences biologiques." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00322434.

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L'analyse statistique des séquences biologiques telles les séquences nucléotidiques (l'ADN et l'ARN) ou d'acides aminés (les protéines) nécessite la conception de différents modèles s'adaptant chacun à un ou plusieurs cas d'étude. Etant donnée la dépendance de la succession des nucléotides dans les séquences d'ADN, les modèles généralement utilisés sont des modèles de Markov. Le problème de ces modèles est de supposer l'homogénéité des séquences. Or, les séquences biologiques ne sont pas homogènes. Un exemple bien connu est la répartition en gc : le long d'une même séquence, alternent des régi
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Ahouandjinou, Arnaud. "Reconnaissance de scénario par les Modèles de Markov Cachés Crédibilistes : Application à l'interprétation automatique de séquences vidéos médicales." Thesis, Littoral, 2014. http://www.theses.fr/2014DUNK0380/document.

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Les travaux de recherche développés dans cette thèse concernent la mise en oeuvre d'un système de vidéo surveillance intelligente en milieu hospitalier. Dans le contexte d'une application en unité de soins intensifs médicale, nous introduisons la notion originale de Boite Noire Médicale et nous proposons un nouveau système de monitoring visuel de Détection Automatique de Situations à risque et d'Alerte (DASA) basé sur un système de vidéosurveillance multi-caméra intelligent. L'objectif étant d'interpréter les flux d'informations visuelles et de détecter en temps réel les situations à risque af
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Di, Franco Arnaud. "Impact des violations des modèles d'annotation et d'évolution de séquences en phylogénomique : application à l'étude des eucaryotes photosynthétiques." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30088.

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L'oxygène a façonné la vie sur Terre. L'enrichissement de sa forme gazeuse dans l'eau puis dans l'atmosphère a permis le développement de la vie multicellulaire et terrestre menant à la biodiversité actuelle. Celui-ci a pu avoir lieu grâce la mise en place du processus de la photosynthèse oxydative chez les organismes vivants. Ce dernier est d'abord apparu chez les bactérie avant d'être subtilisé par les formes de vie nucléées. Cette action s'est réalisé en asservissant la bactérie et en la maintenant à l'intérieur de l'organisme nucléé par un phénomène nommé endosymbiose. Différentes endosymb
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Thivin, Solenne. "Détection automatique de cibles dans des fonds complexes. Pour des images ou séquences d'images." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS235/document.

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Resumen
L'objectif principal de ces travaux de thèse a été la mise en place d'un algorithme de détection de cibles sous-résolues pour des images infra-rouges de ciel.Pour cela, nous avons d'abord cherché à modéliser les images réelles dont nous disposions. Après une étude de ces images, nous avons proposé plusieurs modèles gaussiens prenant en compte la covariance spatiale. Dans ces modèles, nous avons supposé que les images pouvaient être segmentées en zones stationnaires. Dans chaque zone, nous avons supposé une structure forte sur la matrice de covariance (comme les modèles auto-régressifs en deux
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