Littérature scientifique sur le sujet « Réseaux de neurones embarqués »
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Articles de revues sur le sujet "Réseaux de neurones embarqués"
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Jovanović, S., et S. Weber. « Modélisation et accélération de réseaux de neurones profonds (CNN) en Python/VHDL/C++ et leur vérification et test à l’aide de l’environnement Pynq sur les FPGA Xilinx ». J3eA 21 (2022) : 1028. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20220028.
Texte intégralRésumé :
Nous présentons un ensemble de travaux pratiques qui seront dispensés au sein du Master EEA - Électronique Embarquée à l’université de Lorraine dans le cadre des modules Modélisation SystemC et Conception VLSI. Ces TP sont destinés à initier les étudiants à la compréhension, modélisation et conception des réseaux de neurones convolutifs dans des langages de description de matériel au niveau RTL (VHDL, le module Conception VLSI) et dans un langage de haut niveau (C++/SystemC, le module Modélisation SystemC). Ils sont organisés autour d’un ensemble d’outils de modélisation et de synthèse de Mentor Graphics (Modelsim, Catapult HLS) et spécifiques aux plateformes FPGA Xilinx et à l’environnement Pynq pour la simulation, test et vérification.
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Abdeljalil, Lamyal, Mohamed Fouad Benkoris et Mourat Aït-Ahmed. « Méthodologie de modélisation dynamique des réseaux électriques embarqués ». Revue internationale de génie électrique 10, no 1-2 (9 mai 2007) : 83–115. http://dx.doi.org/10.3166/rige.10.83-115.
Texte intégral
3
-BORNE, Pierre. « Les réseaux de neurones. » Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no 08 (2006) : 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.
Texte intégral
4
-BORNE, Pierre. « Les réseaux de neurones. » Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no 08 (2006) : 37. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.075.
Texte intégral
5
-Y. HAGGEGE, Joseph. « Les réseaux de neurones ». Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no 08 (2006) : 43. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.076.
Texte intégral
6
-BENREJEB, Mohamed. « Les réseaux de neurones. » Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no 08 (2006) : 47. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.077.
Texte intégral
7
-Y. HAGGEGE, Joseph. « Les réseaux de neurones. » Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no 08 (2006) : 50. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.078.
Texte intégral
8
-BENREJEB, Mohamed. « Les réseaux de neurones. » Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no 08 (2006) : 55. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.079.
Texte intégral
9
Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar et J. M. Ribi. « Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple ». Revue des sciences de l'eau 18, no 3 (12 avril 2005) : 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.
Texte intégralRésumé :
La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.
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Josso-Laurain, Thomas, Rodolfo Orjuela et Alain Bolli. « Enseigner les réseaux en EEA : approche par ludification ». J3eA 21 (2022) : 2015. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20222015.
Texte intégralRésumé :
Ce papier propose une manière alternative, originale et ludique d’enseigner les réseaux à des étudiants EEA. La problématique principale est d’adapter un enseignement d’une matière orientée CNU27ème à des étudiants aux compétences et centres d’intérêt proches de la CNU61ème. Dans un premier temps, l’adaptation des CM est présen-tée, avec l’introduction de nouveaux contenus EEA (codage…) et l’inclusion d’exemples liés aux systèmes embarqués. Ensuite, la modification des TD est détaillée, notamment à travers la ludification, l’introduction de mécaniques de jeu à des fins pédagogiques. Deux exemples illustrent l’approche par ludification, l’un avec une enquête policière, l’autre avec un jeu de plateau. Pour chaque exemple, la problématique est présentée, puis la solution proposée et les modalités d’implémentation. Les résultats obtenus et les témoignages des sujets sont analysés, montrant les bénéfices et les limites de l’approche proposée.
Thèses sur le sujet "Réseaux de neurones embarqués"
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Pompougnac, Hugo. « Spécification et compilation de réseaux de neurones embarqués ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS436.
Texte intégralRésumé :
Dans cette thèse, nous proposons une approche pour spécifier et compiler conjointement les aspects Calcul Haute Performance (HPC) et Temps-Réel Embarqué (RTE) d’un même système. Notre approche est fondée sur une intégration formelle, algorithmique et outillée entre deux formalismes sous-tendant une bonne partie des travaux en HPC et en RTE : le formalisme SSA et le langage flot de données synchrone Lustre. Le formalisme SSA est au cœur de bon nombre de compilateurs HPC, dont ceux employés par les frameworks d'apprentissage machine tels TensorFlow ou PyTorch. Le langage Lustre est au cœur des processus de mise en œuvre de systèmes embarqués critiques dans l’avionique, ou encore le railIn this thesis, we propose an approach for the joint specification and compilation of both High-Performance Computing (HPC) and Real-Time Embedded (RTE) aspects of a system. Our approach is based on a formal, algorithmic and tooled integration between two formalisms underlying a large part of works in HPC and RTE fields: the SSA formalism and the synchronous dataflow language Lustre. The SSA formalism is a key component of many HPC compilers, including those used by Machine Learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch. The Lustre language is a key component of implementation processes of critical embedded systems in avionics or rail transportation
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Fernandez, Brillet Lucas. « Réseaux de neurones CNN pour la vision embarquée ». Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM043.
Texte intégralRésumé :
Pour obtenir des hauts taux de détection, les CNNs requièrent d'un grand nombre de paramètres à stocker, et en fonction de l'application, aussi un grand nombre d'opérations. Cela complique gravement le déploiement de ce type de solutions dans les systèmes embarqués. Ce manuscrit propose plusieurs solutions à ce problème en visant une coadaptation entre l'algorithme, l'application et le matériel.Dans ce manuscrit, les principaux leviers permettant de fixer la complexité computationnelle d'un détecteur d'objets basé sur les CNNs sont identifiés et étudies. Lorsqu'un CNN est employé pour détecter des objets dans une scène, celui-ci doit être appliqué à travers toutes les positions et échelles possibles. Cela devient très coûteux lorsque des petits objets doivent être trouvés dans des images en haute résolution. Pour rendre la solution efficiente et ajustable, le processus est divisé en deux étapes. Un premier CNN s'especialise à trouver des régions d'intérêt de manière efficiente, ce qui permet d'obtenir des compromis flexibles entre le taux de détection et le nombre d’opérations. La deuxième étape comporte un CNN qui classifie l’ensemble des propositions, ce qui réduit la complexité de la tâche, et par conséquent la complexité computationnelle.De plus, les CNN exhibent plusieurs propriétés qui confirment leur surdimensionnement. Ce surdimensionnement est une des raisons du succès des CNN, puisque cela facilite le processus d’optimisation en permettant un ample nombre de solutions équivalentes. Cependant, cela complique leur implémentation dans des systèmes avec fortes contraintes computationnelles. Dans ce sens, une méthode de compression de CNN basé sur une Analyse en Composantes Principales (ACP) est proposé. L’ACP permet de trouver, pour chaque couche du réseau, une nouvelle représentation de l’ensemble de filtres appris par le réseau en les exprimant à travers d’une base ACP plus adéquate. Cette base ACP est hiérarchique, ce qui veut dire que les termes de la base sont ordonnés par importance, et en supprimant les termes moins importants, il est possible de trouver des compromis optimales entre l’erreur d’approximation et le nombre de paramètres. À travers de cette méthode il es possible d’obtenir, par exemple, une réduction x2 sur le nombre de paramètres et opérations d’un réseau du type ResNet-32, avec une perte en accuracy <2%. Il est aussi démontré que cette méthode est compatible avec d’autres méthodes connues de l’état de l’art, notamment le pruning, winograd et la quantification. En les combinant toutes, il est possible de réduire la taille d’un ResNet-110 de 6.88 Mbytes à 370kBytes (gain mémoire x19) avec une dégradation d’accuracy de 3.9%.Toutes ces techniques sont ensuite misses en pratique dans un cadre applicatif de détection de vissages. La solution obtenue comporte une taille de modèle de 29.3kBytes, ce qui représente une réduction x65 par rapport à l’état de l’art, à égal taux de détection. La solution est aussi comparé a une méthode classique telle que Viola-Jones, ce qui confirme autour d’un ordre de magnitude moins de calculs, au même temps que l’habilité d’obtenir des taux de détection plus hauts, sans des hauts surcoûts computationnels Les deux réseaux sont en suite évalues sur un multiprocesseur embarqué, ce qui permet de vérifier que les taux de compression théoriques obtenues restent cohérents avec les chiffres mesurées. Dans le cas de la détection de vissages, la parallélisation du réseau comprimé par ACP sûr 8 processeurs incrémente la vitesse de calcul d’un facteur x11.68 par rapport au réseau original sûr un seul processeurRecently, Convolutional Neural Networks have become the state-of-the-art soluion(SOA) to most computer vision problems. In order to achieve high accuracy rates, CNNs require a high parameter count, as well as a high number of operations. This greatly complicates the deployment of such solutions in embedded systems, which strive to reduce memory size. Indeed, while most embedded systems are typically in the range of a few KBytes of memory, CNN models from the SOA usually account for multiple MBytes, or even GBytes in model size. Throughout this thesis, multiple novel ideas allowing to ease this issue are proposed. This requires to jointly design the solution across three main axes: Application, Algorithm and Hardware.In this manuscript, the main levers allowing to tailor computational complexity of a generic CNN-based object detector are identified and studied. Since object detection requires scanning every possible location and scale across an image through a fixed-input CNN classifier, the number of operations quickly grows for high-resolution images. In order to perform object detection in an efficient way, the detection process is divided into two stages. The first stage involves a region proposal network which allows to trade-off recall for the number of operations required to perform the search, as well as the number of regions passed on to the next stage. Techniques such as bounding box regression also greatly help reduce the dimension of the search space. This in turn simplifies the second stage, since it allows to reduce the task’s complexity to the set of possible proposals. Therefore, parameter counts can greatly be reduced.Furthermore, CNNs also exhibit properties that confirm their over-dimensionment. This over-dimensionement is one of the key success factors of CNNs in practice, since it eases the optimization process by allowing a large set of equivalent solutions. However, this also greatly increases computational complexity, and therefore complicates deploying the inference stage of these algorithms on embedded systems. In order to ease this problem, we propose a CNN compression method which is based on Principal Component Analysis (PCA). PCA allows to find, for each layer of the network independently, a new representation of the set of learned filters by expressing them in a more appropriate PCA basis. This PCA basis is hierarchical, meaning that basis terms are ordered by importance, and by removing the least important basis terms, it is possible to optimally trade-off approximation error for parameter count. Through this method, it is possible to compress, for example, a ResNet-32 network by a factor of ×2 both in the number of parameters and operations with a loss of accuracy <2%. It is also shown that the proposed method is compatible with other SOA methods which exploit other CNN properties in order to reduce computational complexity, mainly pruning, winograd and quantization. Through this method, we have been able to reduce the size of a ResNet-110 from 6.88Mbytes to 370kbytes, i.e. a x19 memory gain with a 3.9 % accuracy loss.All this knowledge, is applied in order to achieve an efficient CNN-based solution for a consumer face detection scenario. The proposed solution consists of just 29.3kBytes model size. This is x65 smaller than other SOA CNN face detectors, while providing equal detection performance and lower number of operations. Our face detector is also compared to a more traditional Viola-Jones face detector, exhibiting approximately an order of magnitude faster computation, as well as the ability to scale to higher detection rates by slightly increasing computational complexity.Both networks are finally implemented in a custom embedded multiprocessor, verifying that theorical and measured gains from PCA are consistent. Furthermore, parallelizing the PCA compressed network over 8 PEs achieves a x11.68 speed-up with respect to the original network running on a single PE
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Godin, Christelle. « Contributions à l'embarquabilité et à la robustesse des réseaux de neurones en environnement radiatif : apprentissage constructif : neurones à impulsions ». École nationale supérieure de l'aéronautique et de l'espace (Toulouse ; 1972-2007), 2000. http://www.theses.fr/2000ESAE0013.
Texte intégralRésumé :
Les réseaux de neurones et plus particulièrement les perceptrons multi-couches sont aujourd'hui largement utilisés pour des tâches de classification. L'environnement radiatif, hostile pour les équipements électroniques, provoque des modifications de leur fonctionnement. Cette thèse explore deux voies dans le but d'obtenir des réseaux de neurones robustes destinés à être embarqués dans des systèmes fonctionnant en environnement radiatif. La première approche est basée sur un nouvel algorithme d'apprentissage constructif, appelé NetLS, qui est une généralisation des algorithmes NetLines et Net Spheres. Nous montrons sur des problèmes étalons qu'il permet d'aboutir à des réseaux de neurones binaires de très petite taille alors que d'autres algorithmes conduisent à des classifieurs bien plus complexes pour des performances équivalentes. La seconde approche consiste à utiliser un nouveau modèle de neurone à impulsions pour l'implantation de neurones à fonction de réponse continue. Ainsi, n'importe quel algorithme d'apprentissage classique (rétropropagation et ses variantes) peut être utilisé et le réseau de neurones obtenu peut fonctionner avec ces neurones à impulsions. Dans ces conditions, nous montrons que lors de la relaxation du réseau les performances augmentent au cours du temps jusqu'à atteindre celles du réseau de neurones continus. Ainsi, si une erreur se produit au cours du calcul, l'information disponible peut représenter une partie du résultat. Une architecture numérique pour ce neurone est proposée et évaluée. La surface occupée sur le silicium est 10 fois inférieure à celle nécessaire pour implanter une neurone continu. Ces deux approches conduisent à des réseaux de neurones de faible surface : la probabilité d'une erreur due aux radiations est minimisée. Ils ont été confrontés à des problèmes de détection de signaux radar de deux types, les premiers étant générés par un modèle, et les seconds des échos ionosphériques mesurés par le radar du projet EISCAT (European Incoherent SCATter).
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Mamalet, Franck. « Adéquation algorithme-architecture pour les réseaux de neurones à convolution : application à l'analyse de visages embarquée ». Thesis, Lyon, INSA, 2011. http://www.theses.fr/2011ISAL0068.
Texte intégralRésumé :
La prolifération des capteurs d'images dans de nombreux appareils électroniques, et l'évolution des capacités de traitements à proximité de ces capteurs ouvrent un champ d'exploration pour l'implantation et l'optimisation d'algorithmes complexes de traitement d'images afin de proposer des systèmes de vision artificielle embarquée. Ces travaux s'inscrivent dans la problématique dite d'adéquation algorithme-architecture (A3). Ils portent sur une classe d'algorithmes appelée réseau de neurones à convolutions (ConvNet) et ses applications en analyse de visages embarquée. La chaîne d'analyse de visages, introduite par Garcia et al., a été choisie d'une part pour ses performances en taux de détection/reconnaissance au niveau de l'état de l'art, et d'autre part pour son caractère homogène reposant sur des ConvNets. La première contribution de ces travaux porte sur une étude d'adéquation de cette chaîne d'analyse de visages aux processeurs embarqués. Nous proposons plusieurs adaptations algorithmiques des ConvNets, et montrons que celles-ci permettent d'obtenir des facteurs d'accélération importants (jusqu'à 700) sur un processeur embarqué pour mobile, sans dégradation des performances en taux de détection/reconnaissance. Nous présentons ensuite une étude des capacités de parallélisation des ConvNets, au travers des travaux de thèse de N. Farrugia. Une exploration "gros-grain" du parallélisme des ConvNets, suivie d'une étude de l'ordonnancement interne des processeurs élémentaires, conduisent à une architecture parallèle paramétrable, capable de détecter des visages à plus de 10 images VGA par seconde sur FPGA. Nous proposons enfin une extension de ces études à la phase d'apprentissage de ces réseaux de neurones. Nous étudions des restrictions de l'espace des hypothèses d'apprentissage, et montrons, sur un cas d'application, que les capacités d'apprentissage des ConvNets ne sont pas dégradées, et que le temps d'apprentissage peut être réduit jusqu'à un facteur cinqProliferation of image sensors in many electronic devices, and increasing processing capabilities of such sensors, open a field of exploration for the implementation and optimization of complex image processing algorithms in order to provide embedded vision systems. This work is a contribution in the research domain of algorithm-architecture matching. It focuses on a class of algorithms called convolution neural network (ConvNet) and its applications in embedded facial analysis. The facial analysis framework, introduced by Garcia et al., was chosen for its state of the art performances in detection/recognition, and also for its homogeneity based on ConvNets. The first contribution of this work deals with an adequacy study of this facial analysis framework with embedded processors. We propose several algorithmic adaptations of ConvNets, and show that they can lead to significant speedup factors (up to 700) on an embedded processor for mobile phone, without performance degradation. We then present a study of ConvNets parallelization capabilities, through N. Farrugia's PhD work. A coarse-grain parallelism exploration of ConvNets, followed by study of internal scheduling of elementary processors, lead to a parameterized parallel architecture on FPGA, able to detect faces at more than 10 VGA frames per second. Finally, we propose an extension of these studies to the learning phase of neural networks. We analyze several hypothesis space restrictions for ConvNets, and show, on a case study, that classification rate performances are almost the same with a training time divided by up to five
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Abderrahmane, Nassim. « Impact du codage impulsionnel sur l’efficacité énergétique des architectures neuromorphiques ». Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4082.
Texte intégralRésumé :
Dans le contexte actuel, l’Intelligence Artificielle (IA) est largement répandue et s’applique à de nombreux domaines tels que les transports, la médecine et les véhicules autonomes. Parmi les algorithmes d'IA, on retrouve principalement les réseaux de neurones, qui peuvent être répartis en deux familles : d'une part, les Réseaux de Neurones Impulsionnels (SNNs) qui sont issus du domaine des neurosciences ; d'autre part, les Réseaux de Neurones Analogiques (ANNs) qui sont issus du domaine de l'apprentissage machine. Les ANNs connaissent un succès inédit grâce à des résultats inégalés dans de nombreux secteurs tels que la classification d'images et la reconnaissance d'objets. Cependant, leur déploiement nécessite des capacités de calcul considérables et ne conviennent pas à des systèmes très contraints. Afin de pallier ces limites, de nombreux chercheurs s'intéressent à un calcul bio-inspiré, qui serait la parfaite alternative aux calculateurs conventionnels basés sur l'architecture de Von Neumann. Ce paradigme répond aux exigences de performance de calcul, mais pas aux exigences d'efficacité énergétique. Il faut donc concevoir des circuits matériels neuromorphiques adaptés aux calculs parallèles et distribués. Dans ce contexte, nous avons établi un certain nombre de critères en termes de précision et de coût matériel pour différencier les SNNs et ANNs. Dans le cas de topologies simples, nous avons montré que les SNNs sont plus efficaces en termes de coût matériel que les ANNs, et ce, avec des précisions de prédiction quasiment similaires. Ainsi, dans ce travail, notre objectif est de concevoir une architecture neuromorphique basée sur les SNNs. Dans cette perspective, nous avons mis en place un flot de conception composé de trois niveaux, qui permet la réalisation d’une architecture neuromorphique dédiée et adaptée aux applications d’IA embarquée.Dans un contexte d'efficacité énergétique, nous avons réalisé une étude approfondie sur divers paradigmes de codage neuronal utilisés avec les SNNs. Par ailleurs, nous avons proposé de nouvelles versions dérivées du codage fréquentiel, visant à se rapprocher de l'activité produite avec le codage temporel, qui se caractérise par un nombre réduit d'impulsions (spikes) se propageant dans le SNN. En faisant cela, nous sommes en mesure de réduire le nombre de spikes, ce qui se traduit par un SNN avec moins d'événements à traiter, et ainsi, réduire la consommation énergétique sous-jacente. Pour cela, deux techniques nouvelles ont été proposées : "First Spike", qui se caractérise par l'utilisation d’un seul spike au maximum par donnée ; "Spike Select", qui permet de réguler et de minimiser l'activité globale du SNN.Dans la partie d’exploration RTL, nous avons comparé de manière quantitative un certain nombre d’architectures de SNN avec différents niveaux de parallélisme et multiplexage de calculs. En effet, le codage "Spike Select" engendre une régulation de la distribution des spikes, avec la majorité générée dans la première couche et peu d'entre eux propagés dans les couches profondes. Nous avons constaté que cette distribution bénéficie d’une architecture hybride comportant une première couche parallèle et les autres multiplexées. Par conséquent, la combinaison du "Spike Select" et de l'architecture hybride serait une solution efficace, avec un compromis efficace entre coût matériel, consommation et latence.Enfin, en se basant sur les choix architecturaux et neuronaux issus de l'exploration précédente, nous avons élaboré une architecture évènementielle dédiée aux SNNs mais suffisamment programmable pour supporter différents types et tailles de réseaux de neurones. L'architecture supporte les couches les plus utilisées : convolution, pooling et entièrement connectées. En utilisant cette architecture, nous serons bientôt en mesure de comparer les ANNs et les SNNs sur des applications réalistes et enfin conclure sur l'utilisation des SNNs pour l'IA embarquéeNowadays, Artificial Intelligence (AI) is a widespread concept applied to many fields such as transportation, medicine and autonomous vehicles. The main AI algorithms are artificial neural networks, which can be divided into two families: Spiking Neural Networks (SNNs), which are bio-inspired models resulting from neuroscience, and Analog Neural Networks (ANNs), which result from machine learning. The ANNs are experiencing unprecedented success in research and industrial fields, due to their recent successes in many application contexts such as image classification and object recognition. However, they require considerable computational capacity for their deployment which is not adequate to very constrained systems such as 'embedded systems'. To overcome these limitations, many researchers are interested in brain-inspired computing, which would be the perfect alternative to conventional computers based on the Von Neumann architecture (CPU/GPU). This paradigm meets computing performance but not energy efficiency requirements. Hence, it is necessary to design neuromorphic hardware circuits adaptable to parallel and distributed computing. In this context, we have set criteria in terms of accuracy and hardware implementation cost to differentiate the two neural families (SNNs and ANNs). In the case of simple network topologies, we conducted a study that has shown that the spiking models have significant gains in terms of hardware cost when compared to the analog networks, with almost similar prediction accuracies. Therefore, the objective of this thesis is to design a generic neuromorphic architecture that is based on spiking neural networks. To this end, we have set up a three-level design flow for exploring and implementing neuromorphic architectures.In an energy efficiency context, a thorough exploration of different neural coding paradigms for neural data representation in SNNs has been carried out. Moreover, new derivative versions of rate-based coding have been proposed that aim to get closer to the activity produced by temporal coding, which is characterized by a reduced number of spikes propagating in the network. In this way, the number of spikes can be reduced so that the number of events to be processed in the SNNs gets smaller. The aim in doing this approach is to reduce the hardware architecture's energy consumption. The proposed coding approaches are: First Spike, which is characterized using at most one single spike to present an input data, and Spike Select, which allows to regulate and minimize the overall spiking activity in the SNN.In the RTL design exploration, we quantitatively compared three SNN architectural models having different levels of computing parallelism and multiplexing. Using Spike Select coding results in a distribution regulation of the spiking data, with most of them generated within the first layer and few of them propagate into the deep layers. Such distribution benefits from a so-called 'hybrid architecture' that includes a fully-parallel part for the first layer and multiplexed parts to the other layers. Therefore, combining the Spike Select and the Hybrid Architecture would be an effective solution for embedded AI applications, with an efficient hardware and latency trade-off.Finally, based on the architectural and neural choices resulting from the previous exploration, we have designed a final event-based architecture dedicated to SNNs supporting different neural network types and sizes. The architecture supports the most used layers: convolutional, pooling and fully-connected. Using this architecture, we will be able to compare analog and spiking neural networks on realistic applications and to finally conclude about the use of SNNs for Embedded Artificial Intelligence
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Boukli, Hacene Ghouthi. « Processing and learning deep neural networks on chip ». Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2019. http://www.theses.fr/2019IMTA0153/document.
Texte intégralRésumé :
Dans le domaine de l'apprentissage machine, les réseaux de neurones profonds sont devenus la référence incontournable pour un très grand nombre de problèmes. Ces systèmes sont constitués par un assemblage de couches, lesquelles réalisent des traitements élémentaires, paramétrés par un grand nombre de variables. À l'aide de données disponibles pendant une phase d'apprentissage, ces variables sont ajustées de façon à ce que le réseau de neurones réponde à la tâche donnée. Il est ensuite possible de traiter de nouvelles données. Si ces méthodes atteignent les performances à l'état de l'art dans bien des cas, ils reposent pour cela sur un très grand nombre de paramètres, et donc des complexités en mémoire et en calculs importantes. De fait, ils sont souvent peu adaptés à l'implémentation matérielle sur des systèmes contraints en ressources. Par ailleurs, l'apprentissage requiert de repasser sur les données d'entraînement plusieurs fois, et s'adapte donc difficilement à des scénarios où de nouvelles informations apparaissent au fil de l'eau. Dans cette thèse, nous nous intéressons dans un premier temps aux méthodes permettant de réduire l'impact en calculs et en mémoire des réseaux de neurones profonds. Nous proposons dans un second temps des techniques permettant d'effectuer l'apprentissage au fil de l'eau, dans un contexte embarquéIn the field of machine learning, deep neural networks have become the inescapablereference for a very large number of problems. These systems are made of an assembly of layers,performing elementary operations, and using a large number of tunable variables. Using dataavailable during a learning phase, these variables are adjusted such that the neural networkaddresses the given task. It is then possible to process new data.To achieve state-of-the-art performance, in many cases these methods rely on a very largenumber of parameters, and thus large memory and computational costs. Therefore, they are oftennot very adapted to a hardware implementation on constrained resources systems. Moreover, thelearning process requires to reuse the training data several times, making it difficult to adapt toscenarios where new information appears on the fly.In this thesis, we are first interested in methods allowing to reduce the impact of computations andmemory required by deep neural networks. Secondly, we propose techniques for learning on thefly, in an embedded context
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Pinna, Andrea. « Conception d'une rétine connexionniste : du capteur au système de vision sur puce ». Paris 6, 2003. http://www.theses.fr/2003PA066566.
Texte intégral
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Veniat, Tom. « Neural Architecture Search under Budget Constraints ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS443.
Texte intégralRésumé :
L'augmentation de la puissance de calcul et de la quantité de données disponible ont permis la montée en popularité de l'apprentissage profond. Cependant, l'expertise et les ressources nécessaires pour construire de tels algorithmes ainsi que l'empreinte mémoire et le temps d'inférence lors de l'utilisation sont autant d'obstacles à l'utilisation de ces méthodes. Dans cette thèse, nous proposons de construire des modèles d'apprentissage profond de manière plus efficace et automatisée. Tout d'abord, nous nous concentrons sur l'apprentissage d'une architecture efficace pour les problèmes de traitement d'images. Nous proposons un modèle dans lequel nous pouvons guider la procédure d'apprentissage d'architecture en spécifiant un budget et une fonction de coût fixes. Ensuite, nous considérons le problème de la classification de séquences, où un modèle peut être encore plus efficace en adaptant dynamiquement sa taille à la complexité du signal à venir. Enfin, nous abordons le problème de l'efficacité sous l'angle de l'apprentissage par transfert, une procédure d'apprentissage pouvant être rendue encore plus efficace si elle s'appuie sur des connaissances acquises lors d'expériences précédentes. Nous explorons les architectures modulaires dans le scénario de l'apprentissage continuel et présentons un nouveau benchmark permettant une évaluation fine des différents types de transfertThe recent increase in computation power and the ever-growing amount of data available ignited the rise in popularity of deep learning. However, the expertise, the amount of data, and the computing power necessary to build such algorithms as well as the memory footprint and the inference latency of the resulting system are all obstacles preventing the widespread use of these methods. In this thesis, we propose several methods allowing to make a step towards a more efficient and automated procedure to build deep learning models. First, we focus on learning an efficient architecture for image processing problems. We propose a new model in which we can guide the architecture learning procedure by specifying a fixed budget and cost function. Then, we consider the problem of sequence classification, where a model can be even more efficient by dynamically adapting its size to the complexity of the signal to come. We show that both approaches result in significant budget savings. Finally, we tackle the efficiency problem through the lens of transfer learning. Arguing that a learning procedure can be made even more efficient if, instead of starting tabula rasa, it builds on knowledge acquired during previous experiences. We explore modular architectures in the continual learning scenario and present a new benchmark allowing a fine-grained evaluation of different kinds of transfer
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Osman, Ousama. « Méthodes de diagnostic en ligne, embarqué et distribué dans les réseaux filaires complexes ». Thesis, Université Clermont Auvergne (2017-2020), 2020. http://www.theses.fr/2020CLFAC038.
Texte intégralRésumé :
Les recherches menées dans cette thèse portent sur le diagnostic de réseaux filaires complexes à l’aide de la réflectométrie distribuée. L’objectif est de développer de nouvelles technologies de diagnostic en ligne, distribuées des réseaux complexes permettant la fusion de données ainsi que la communication entre les réflectomètres pour détecter, localiser et caractériser les défauts électriques (francs et non francs). Cette collaboration entre les réflectomètres permet de résoudre le problème d’ambiguïté de localisation des défauts et d’améliorer la qualité du diagnostic. La première contribution concerne la proposition d’une méthode basée sur la théorie des graphes permettant la combinaison de données entre les réflectomètres distribués afin de faciliter la localisation d’un défaut. L’amplitude du signal réfléchi est ensuite utilisée pour identifier le type du défaut et estimer son impédance. Cette estimation est basée sur la régénération du signal en compensant la dégradation subie par le signal de diagnostic au cours de sa propagation à travers le réseau. La deuxième contribution permet la fusion des données de réflectomètres distribués dans des réseaux complexes affectés par de multiples défauts. Pour atteindre cet objectif, deux méthodes ont été proposées et développées : la première est basée sur les algorithmes génétiques (AG) et la deuxième est basée sur les réseaux de neurones (RN). Ces outils combinés avec la réflectométrie distribuée permettent la détection automatique, la localisation et la caractérisation de plusieurs défauts dans différents types et topologies des réseaux filaires. La troisième contribution propose d’intégrer la communication entre les réflectomètres via le signal de diagnostic porteur d’informations. Elle utilise adéquatement les phases du signal multiporteuses MCTDR pour transmettre des données. Cette communication assure l’échange d’informations utiles entre les réflectomètres sur l’état des câbles, permettant ainsi la fusion de données et la localisation des défauts sans ambiguïtés. Les problèmes d’interférence entre les réflectomètres sont également abordés lorsqu’ils injectent simultanément leurs signaux de test dans le réseau. Ces travaux de thèse ont montré l’efficacité des méthodes proposées pour améliorer les performances des systèmes de diagnostic filaire actuels en termes de diagnostic de certains défauts encore difficiles à détecter aujourd’hui, et d’assurer la sécurité de fonctionnement des systèmes électriquesThe research conducted in this thesis focuses on the diagnosis of complex wired networks using distributed reflectometry. It aims to develop new distributed diagnostic techniques for complex networks that allow data fusion as well as communication between reflectometers to detect, locate and characterize electrical faults (soft and hard faults). This collaboration between reflectometers solves the problem of fault location ambiguity and improves the quality of diagnosis. The first contribution is the development of a graph theory-based method for combining data between distributed reflectometers, thus facilitating the location of the fault. Then, the amplitude of the reflected signal is used to identify the type of fault and estimate its impedance. The latter is based on the regeneration of the signal by compensating for the degradation suffered by the diagnosis signal during its propagation through the network. The second contribution enables data fusion between distributed reflectometers in complex networks affected by multiple faults. To achieve this objective, two methods have been proposed and developed: the first is based on genetic algorithms (GA) and the second is based on neural networks (RN). These tools combined with distributed reflectometryallow automatic detection, location, and characterization of several faults in different types and topologies of wired networks. The third contribution proposes the use of information-carrying diagnosis signal to integrate communication between distributed reflectometers. It properly uses the phases of the MCTDR multi-carrier signal to transmit data. This communication ensures the exchange of useful information (such as fault location and amplitude) between reflectometers on the state of the cables, thus enabling data fusion and unambiguous fault location. Interference problems between the reflectometers are also addressed when they simultaneously inject their test signals into the network. These studies illustrate the efficiency and applicability of the proposed methods. They also demonstrate their potential to improve the performance of the current wired diagnosis systems to meet the need and the problem of detecting and locating faults that manufacturers and users face today in electrical systems to improve their operational safety
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Castellanos, SÁnchez Claudio. « Modèle connexionniste neuromimétique pour la perception visuelle embarquée du mouvement ». Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011483.
Texte intégralRésumé :
Le recherche en connexionnisme est en face des fortes contraintes d'autonomie en robotique notamment issues des tâches perceptives visuelles qui n'ont pas encore été satisfaites par les modèles neuronaux utilisés jusqu'à aujourd'hui, surtout celles liées à la perception du mouvement. Dans ce cadre, nous proposons un modèle connexionniste neuromimétique permettant de traiter un ensemble de tâches de perception visuelle dynamique (robot/objets environnants en mouvement). Cela implique le compromis de maintenir la satisfaction des contraintes (bio-inspiration, traitements locaux massivement distribués en vue d'une implantation ultérieure temps-réel embarquée sur circuit FPGA, Field Programmable Gate Array) au coeur de la définition du modèle proposé, malgré la complexité des tâches en jeu.Le modèle connexionniste proposé pour la perception visuelle du mouvement est constitué de trois modules : le premier opère un filtrage spatio-temporel causal issu des filtres de Gabor et inspiré des réponses des cellules simples du cortex visuel primaire, V1. Le deuxième met en place un mécanisme distribué de fortes interactions localisées fondé sur un principe antagoniste inspiré de l'organisation en colonnes d'orientation dans V1. Finalement, en nous inspirant des propriétés des champs récepteurs des neurones de MT et MST (aire temporelle moyenne et supérieur moyenne, respectivement), nous intégrons les réponses du second module et les envoyons au troisième. Ce dernier fait émerger un seul objet en mouvement à travers l'évolution en différentes cartes des interactions latérales, en pro-action et en retro-action d'une population neuronale densément interconnectée selon le principe de la CNFT (Continuum Neural Field Theory). L'attention sur l'objet émergé nous permet donc de le suivre.
Livres sur le sujet "Réseaux de neurones embarqués"
1
Michel, Verleysen, dir. Les réseaux de neurones artificiels. Paris : Presses universitaires de France, 1996.
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2
Kamp, Yves. Réseaux de neurones récursifs pour mémoires associatives. Lausanne : Presses polytechniques et universitaires romandes, 1990.
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3
Rollet, Guy. Les RÉSEAUX DE NEURONES DE LA CONSCIENCE - Approche multidisciplinaire du phénomène. Paris : Editions L'Harmattan, 2013.
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4
Personnaz, L. Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification. Paris : CNRS Editions, 2003.
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5
Amat, Jean-Louis. Techniques avancées pour le traitement de l'information : Réseaux de neurones, logique floue, algorithmes génétiques. 2e éd. Toulouse : Cépaduès-Ed., 2002.
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6
Journées d'électronique (1989 Lausanne, Switzerland). Réseaux de neurones artificiels : Comptes rendus des Journées d'électronique 1989, Lausanne, 10-12 october 1983. Lausanne : Presses polytechniques romande, 1989.
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7
Seidou, Ousmane. Modélisation de la croissance de glace de lac par réseaux de neurones artificiels et estimation du volume de la glace abandonnée sur les berges des réservoirs hydroélectriques pendant les opérations d'hiver. Québec, QC : INRS--ETE, 2005.
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8
Suzanne, Tyc-Dumont, dir. Le neurone computationnel : Histoire d'un siècle de recherches. Paris : CNRS, 2005.
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9
Biophysics of computation : Information processing in single neurons. New York : Oxford University Press, 1999.
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10
K, Kaczmarek Leonard, dir. The neuron : Cell and molecular biology. 3e éd. Oxford : Oxford University Press, 2002.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Réseaux de neurones embarqués"
1
Martaj, Dr Nadia, et Dr Mohand Mokhtari. « Réseaux de neurones ». Dans MATLAB R2009, SIMULINK et STATEFLOW pour Ingénieurs, Chercheurs et Etudiants, 807–78. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11764-0_17.
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2
Kipnis, C., et E. Saada. « Un lien entre réseaux de neurones et systèmes de particules : Un modele de rétinotopie ». Dans Lecture Notes in Mathematics, 55–67. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0094641.
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3
BYTYN, Andreas, René AHLSDORF et Gerd ASCHEID. « Systèmes multiprocesseurs basés sur un ASIP pour l’efficacité des CNN ». Dans Systèmes multiprocesseurs sur puce 1, 93–111. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9021.ch4.
Texte intégralRésumé :
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) utilisés pour l’analyse des signaux vidéo sont très gourmands en calculs. De telles applications embarquées nécessitent des implémentations efficaces en termes de coût et de puissance. Ce chapitre présente une solution basée sur un processeur de jeu d’instructions spécifique à l’application (ASIP) qui représente un bon compromis entre efficacité et programmabilité.
4
« 4. Les réseaux de neurones artificiels ». Dans L'intelligence artificielle, 91–112. EDP Sciences, 2021. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-2580-6.c006.
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5
MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU et Zhe ZHU. « Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2, 125–74. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.
Texte intégralRésumé :
Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détaillant trois types d'architectures de réseau adaptées à l'analyse de séries chronologiques d'images satellitaires : les réseaux de neurones récurrents, les réseaux de neurones convolutifs et les modèles hybrides combinant ces deux derniers modèles de réseau.
6
BENMAMMAR, Badr, et Asma AMRAOUI. « Application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive ». Dans Gestion et contrôle intelligents des réseaux, 233–60. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9008.ch9.
Texte intégralRésumé :
Dans ce chapitre, nous nous intéressons aux techniques de l’intelligence artificielle (IA) qui ont été les plus utilisées dans les trois dernières années dans la radio cognitive (RC). Nous nous intéressons à des métaheuristiques qui n’étaient pas discutées dans les précédents travaux, comme l’algorithme des lucioles, la recherche coucou, l’algorithme de recherche gravitationnel et l’optimisation par essaim de particules. Nous présentons également les travaux récents liés à l’application des autres techniques d’IA dans la RC, à savoir les algorithmes génétiques, les algorithmes de colonies d’abeilles, la logique floue, la théorie des jeux, les réseaux de neurones, les modèles de Markov, les machines à vecteurs de support, le raisonnement à partir de cas, les arbres de décision, les réseaux bayésiens, les systèmes multi-agents et l’apprentissage par renforcement.
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COGRANNE, Rémi, Marc CHAUMONT et Patrick BAS. « Stéganalyse : détection d’information cachée dans des contenus multimédias ». Dans Sécurité multimédia 1, 261–303. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch8.
Texte intégralRésumé :
Ce chapitre détaille comment analyser une image numérique en vue d’obtenir des informations sur les données cachées par une méthode de stéganographie. Après une présentation des objectifs, plusieurs stratégies de détection sont ensuite détaillées, notamment les méthodes statistiques utilisant le rapport de vraisemblance, les méthodes par apprentissage reposant soit sur l’extraction de caractéristiques, soit sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds.
8
ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER et Emmanuel TROUVÉ. « Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2, 247–71. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.
Texte intégralRésumé :
Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.
9
DE’ FAVERI TRON, Alvise. « La détection d’intrusion au moyen des réseaux de neurones : un tutoriel ». Dans Optimisation et apprentissage, 211–47. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch8.
Texte intégralRésumé :
La détection d'intrusion est un concept clé dans la sécurité. Elle vise à analyser l'état actuel d'un réseau en temps réel et à identifier les anomalies potentielles qui se produisent dans le système. Un réseau de neurones à réaction formé sur l'ensemble de données NSL-KDD a pour objectif de maximiser la précision de la reconnaissance de nouveaux échantillons de données.
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ATTO, Abdourrahmane M., Fatima KARBOU, Sophie GIFFARD-ROISIN et Lionel BOMBRUN. « Clustering fonctionnel de séries d’images par entropies relatives ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 121–38. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch4.
Texte intégralRésumé :
Ce chapitre traite l'extraction d'attributs à partir d'ondelettes et de filtres ConvNet (réseaux de neurones à convolution) pour l'analyse non supervisée de séries chronologiques d'images. Nous exploitons les capacités des ondelettes et des filtres neuro-convolutifs à capturer des propriétés d'invariance non-triviales, ainsi que les nouvelles solutions de centroïdes proposées dans ce chapitre, pour l'analyse d'attributs de hauts niveaux par entropie relative. La détection d'anomalies et le clustering fonctionnel d'évolution sont développés à partir de ce cadre.
Actes de conférences sur le sujet "Réseaux de neurones embarqués"
1
Fourcade, A. « Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens ». Dans 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France : EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.
Texte intégralRésumé :
« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une démarche visuelle (classification dimages et détection de lésions). Quinze articles, évaluant les performances de ces solutions dautomatisation, ont été analysés. La troisième partie est une discussion à propos des perspectives et des limites présentées par les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs possibles applications en chirurgie orale. »
2
Gresse, Adrien, Richard Dufour, Vincent Labatut, Mickael Rouvier et Jean-François Bonastre. « Mesure de similarité fondée sur des réseaux de neurones siamois pour le doublage de voix ». Dans XXXIIe Journées d’Études sur la Parole. ISCA : ISCA, 2018. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2018-2.
Texte intégral
3
ORLIANGES, Jean-Christophe, Younes El Moustakime, Aurelian Crunteanu STANESCU, Ricardo Carrizales Juarez et Oihan Allegret. « Retour vers le perceptron - fabrication d’un neurone synthétique à base de composants électroniques analogiques simples ». Dans Les journées de l'interdisciplinarité 2023. Limoges : Université de Limoges, 2024. http://dx.doi.org/10.25965/lji.761.
Texte intégralRésumé :
Les avancées récentes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ouvrent de nouvelles perspectives qui vont bien au-delà de la recherche académique. L'IA, portée par ces succès populaires, repose sur des algorithmes basés sur des "réseaux de neurones" et elle se nourrit des vastes quantités d'informations accessibles sur Internet, notamment via des ressources telles que l'encyclopédie en ligne Wikipédia, la numérisation de livres et de revues, ainsi que des bibliothèques de photographies. Si l'on en croit les propres dires du programme informatique ChatGPT, son réseau de neurones compte plus de 175 millions de paramètres. Quant à notre cerveau, qui était le modèle initial de cette approche connexionniste, il compte environ 86 milliards de neurones formant un vaste réseau interconnecté... Dans ce travail, nous proposons une approche plus modeste de l'IA en nous contentant de décrire les résultats que l'on peut obtenir avec un seul neurone synthétique isolé, le modèle historique du perceptron (proposé par Frank Rosenblatt dans les années 1950). C'est un "Retour vers le futur" de l'IA qui est entrepris pour fabriquer et tester un neurone artificiel à partir de composants électroniques simples. Celui-ci doit permettre de différencier un chien d'un chat à partir de données anatomiques collectées sur ces animaux.
4
Walid, Tazarki, Fareh Riadh et Chichti Jameleddine. « La Prevision Des Crises Bancaires : Un essai de modélisation par la méthode des réseaux de neurones [Not available in English] ». Dans International Conference on Information and Communication Technologies from Theory to Applications - ICTTA'08. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ictta.2008.4529985.
Texte intégral
5
Kim, Lila, et Cédric Gendrot. « Classification automatique de voyelles nasales pour une caractérisation de la qualité de voix des locuteurs par des réseaux de neurones convolutifs ». Dans XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA : ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-82.
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6
Gendrot, Cedric, Emmanuel Ferragne et Anaïs Chanclu. « Analyse phonétique de la variation inter-locuteurs au moyen de réseaux de neurones convolutifs : voyelles seules et séquences courtes de parole ». Dans XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA : ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-94.
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7
Quintas, Sebastião, Alberto Abad, Julie Mauclair, Virginie Woisard et Julien Pinquier. « Utilisation de réseaux de neurones profonds avec attention pour la prédiction de l’intelligibilité de la parole de patients atteints de cancers ORL ». Dans XXXIVe Journées d'Études sur la Parole -- JEP 2022. ISCA : ISCA, 2022. http://dx.doi.org/10.21437/jep.2022-7.
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