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Tesi sul tema "Compression de réseaux de neurones"

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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.

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Abstract (sommario):
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
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Hubens, Nathan. "Towards lighter and faster deep neural networks with parameter pruning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS025.

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Abstract (sommario):
Depuis leur résurgence en 2012, les réseaux de neurones profonds sont devenus omniprésents dans la plupart des disciplines de l'intelligence artificielle, comme la reconnaissance d'images, le traitement de la parole et le traitement du langage naturel. Cependant, au cours des dernières années, les réseaux de neurones sont devenus exponentiellement profonds, faisant intervenir de plus en plus de paramètres. Aujourd'hui, il n'est pas rare de rencontrer des architectures impliquant plusieurs milliards de paramètres, alors qu'elles en contenaient le plus souvent des milliers il y a moins de dix an
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Metz, Clément. "Codages optimisés pour la conception d'accélérateurs matériels de réseaux de neurones profonds." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST190.

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Abstract (sommario):
Par leurs domaines d'application très divers (santé, énergie, défense, finance, navigation autonome...), les réseaux de neurones constituent une composante importante des outils d'apprentissage automatique. Les performances des réseaux de neurones sont grandement influencées par la complexité de leur architecture en nombre de couches, de neurones et de connexions. Mais l'entraînement et l'inférence de réseaux de plus en plus grands implique une sollicitation croissante de ressources matérielles et des temps de calcul plus longs. A l'inverse, leur portabilité se retrouve bridée sur des systèmes
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Borba, Pinheiro Rodrigo. "Learning Based Point Cloud Attribute Compression." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASG005.

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Abstract (sommario):
Au cours des dernières années, la consommation de contenu vidéo s'est orientée vers des formats immersifs tels que les rediffusions 3D dans le sport et les jeux VR, visant une immersion 6DoF permettant aux utilisateurs de se déplacer librement dans l'environnement 3D. Cette technologie trouve des applications au-delà du divertissement, notamment la téléprésence pour améliorer les réunions en ligne et la documentation 3D des sites du patrimoine culturel à des fins de préservation. Les nuages de points (NdP), bien qu'offrant des représentations 3D détaillées, nécessitent un stockage et une bande
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Dupont, Robin. "Deep Neural Network Compression for Visual Recognition." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS565.

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Abstract (sommario):
Grâce à la miniaturisation de l'électronique, les dispositifs embarqués sont devenus omniprésents depuis les années 2010, réalisant diverses tâches autour de nous. À mesure que leur utilisation augmente, la demande pour des dispositifs traitant les données et prenant des décisions complexes de manière efficace s'intensifie. Les réseaux de neurones profonds sont puissants pour cet objectif, mais souvent trop lourds pour les appareils embarqués. Il est donc impératif de compresser ces réseaux sans compromettre leur performance. Cette thèse introduit deux méthodes innovantes centrées sur l'élagag
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Leconte, Louis. "Compression and federated learning : an approach to frugal machine learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS107.

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Abstract (sommario):
Les appareils et outils “intelligents” deviennent progressivement la norme, la mise en œuvre d'algorithmes basés sur des réseaux neuronaux artificiels se développant largement. Les réseaux neuronaux sont des modèles non linéaires d'apprentissage automatique avec de nombreux paramètres qui manipulent des objets de haute dimension et obtiennent des performances de pointe dans divers domaines, tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation.Toutefois, l'entraînement d'un réseau neuronal sur un appareil à faible capa
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Yvinec, Edouard. "Efficient Neural Networks : Post Training Pruning and Quantization." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS581.

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Abstract (sommario):
Les réseaux de neurones profonds sont devenus les modèles les plus utilisés, que ce soit en vision par ordinateur ou en traitement du langage. Depuis le sursaut provoqué par l'utilisation des ordinateurs modernes, en 2012, la taille de ces modèles n'a fait qu'augmenter, aussi bien en matière de taille mémoire qu'en matière de coût de calcul. Ce phénomène a grandement limité le déploiement industriel de ces modèles. Spécifiquement, le cas de l'IA générative, et plus particulièrement des modèles de langue tels que GPT, a fait atteindre une toute nouvelle dimension à ce problème. En effet, ces ré
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Lerogeron, Hugo. "Approximation de Dynamic Time Warping par réseaux de neurones pour la compression de signaux EEG et l'analyse de l'insomnie induite par le COVID long." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMR098.

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Abstract (sommario):
Ce manuscrit présente les travaux effectués dans le cadre d'une thèse CIFRE réalisée en collaboration entre le LITIS et Saagie, et qui s'inscrit dans le projet PANDORE-IA en partenariat avec le centre du sommeil VIFASOM.Les signaux électroencéphalographiques (EEG) sont très utiles pour aider les experts à identifier diverses anomalies comme les troubles du sommeil. En particulier dernièrement, la communauté s'est beaucoup intéressée au COVID long et à ses divers impacts sur le sommeil. Ces signaux sont cependant volumineux : la compression permet de réduire les coûts de stockage et de transfer
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Louis, Thomas. "Conventionnel ou bio-inspiré ? Stratégies d'optimisation de l'efficacité énergétique des réseaux de neurones pour environnements à ressources limitées." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2025. http://www.theses.fr/2025COAZ4001.

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Abstract (sommario):
Intégrer des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) directement dans des satellites présente de nombreux défis. Ces systèmes embarqués, fortement limités en consommation d'énergie et en empreinte mémoire, doivent également résister aux interférences. Cela nécessite systématiquement l'utilisation de systèmes sur puce (SoC) afin de combiner deux systèmes dits « hétérogènes » : un microcontrôleur polyvalent et un accélérateur de calcul économe en énergie (comme un FPGA ou un ASIC). Pour relever les défis liés au portage de telles architectures, cette thèse se concentre sur l'optimisation et
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Resmerita, Diana. "Compression pour l'apprentissage en profondeur." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4043.

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Abstract (sommario):
Les voitures autonomes sont des applications complexes qui nécessitent des machines puissantes pour pouvoir fonctionner correctement. Des tâches telles que rester entre les lignes blanches, lire les panneaux ou éviter les obstacles sont résolues en utilisant plusieurs réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour classer ou détecter les objets. Il est très important que tous les réseaux fonctionnent en parallèle afin de transmettre toutes les informations nécessaires et de prendre une décision commune. Aujourd'hui, à force de s'améliorer, les réseaux sont devenus plus gros et plus coûteux en termes
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Cherkashyn, Valeriy. "Représentation adaptative d'images de télédétection à très haute résolution spatiale une nouvelle approche hybride (la décomposition pyramidale avec des réseaux de neurones)." Thèse, Université de Sherbrooke, 2011. http://hdl.handle.net/11143/5831.

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Abstract (sommario):
Résumé: De nos jours l’observation de la terre à l’aide d’images satellitaires de très haute résolution spatiale (Ikonos, Quickbird, World View-2) donne de nombreuses possibilités pour gérer de l’information à l’échelle mondiale. Les technologies actuelles d’acquisition d’information sont à l’origine de l’augmentation importante du volume des données. L’objectif général de cette thèse consiste à développer une nouvelle méthode hybride de représentation d’image numérique de très haute résolution spatiale qui améliore la qualité visuelle d’images compressée avec un haut niveau de compression (10
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Mitrica, Iulia. "Video compression of airplane cockpit screens content." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT042.

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Abstract (sommario):
Cette thèse aborde le problème de l'encodage de la vidéo des cockpits d'avion. Le cockpit des avions de ligne modernes consiste en un ou plusieurs écrans affichant l'état des instruments de l'avion (par exemple, la position de l'avion telle que rapportée par le GPS, le niveau de carburant tel que lu par les capteurs dans les réservoirs, etc.,) souvent superposés au naturel images (par exemple, cartes de navigation, caméras extérieures, etc.). Les capteurs d'avion sont généralement inaccessibles pour des raisons de sécurité, de sorte que l'enregistrement du cockpit est souvent le seul moyen de
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Verma, Sagar. "Deep Neural Network Modeling of Electric Motors." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST088.

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Abstract (sommario):
Cette thèse traite de l’application des réseaux de neurones dans la résolution de problèmes liés aux moteurs électriques. Le chapitre 2 contribue à identifier une structure de réseau de neurones capable d’apprendre la relation multi-variée entre différents signaux d’un moteur électrique. La structure identifiée est ensuite utilisée pour l’estimation vitesse- couple à partir des courants et des tensions.Le chapitre 3 se concentre sur la détection et la correction de défauts de mesure. Notre méthode prend en compte les défauts de capteurs électriques, les défauts mécaniques et l’estimation de tempé
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Burel, Gilles. "RESEAUX DE NEURONES EN TRAITEMENT D'IMAGES - Des Modèles théoriques aux Applications Industrielles -." Phd thesis, Université de Bretagne occidentale - Brest, 1991. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00101699.

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Abstract (sommario):
Les travaux présentés portent sur les réseaux de neurones appliqués au<br />traitement du signal et de l'image. On se place d'emblée du point de vue de<br />l'industriel impliqué dans la recherche, c'est à dire que l'on s'intéresse à<br />des problèmes réalistes, sans pour autant négliger la recherche<br />théorique.<br /><br />Dans une première partie, nous montrons<br />l'intérêt des réseaux de neurones comme source d'inspiration pour la<br />conception de nouveaux algorithmes. Nous proposons en particulier une<br />structure originale pour la prédiction, ainsi que de nouveaux algorithmes de
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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.

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Abstract (sommario):
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 b
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Carvalho, Micael. "Deep representation spaces." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS292.

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Abstract (sommario):
Ces dernières années, les techniques d’apprentissage profond ont fondamentalement transformé l'état de l'art de nombreuses applications de l'apprentissage automatique, devenant la nouvelle approche standard pour plusieurs d’entre elles. Les architectures provenant de ces techniques ont été utilisées pour l'apprentissage par transfert, ce qui a élargi la puissance des modèles profonds à des tâches qui ne disposaient pas de suffisamment de données pour les entraîner à partir de zéro. Le sujet d'étude de cette thèse couvre les espaces de représentation créés par les architectures profondes. Dans
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Siebert, Antoine. "Contribution à l’implémentation d’algorithmes d’Intelligence artificielle pour applications de radiocommunications dans un contexte embarqué durci." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2025. http://www.theses.fr/2025BORD0048.

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Abstract (sommario):
L'émergence de nouvelles exigences opérationnelles dans le domaine des radiocommunications militaires conduit à une complexification croissante des systèmes de transmission sans fil. Les perturbations engendrées par le multitrajet sur les signaux imposent des contraintes sur la conception des récepteurs radio impliquant une égalisation du signal précise et robuste. Ce processus d'égalisation nécessite une estimation du canal de propagation performante et fiable. Face à ces défis, l'adoption de solutions basées sur l'intelligence artificielle (IA) repousse les limites des méthodes algorithmique
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Dugas, Alexandre. "Architecture de transformée de cosinus discrète sur deux dimensions sans multiplication et mémoire de transposition." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2012. http://hdl.handle.net/11143/6174.

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Abstract (sommario):
Au cours des dix dernières années, les capacités technologiques de transmission vidéo rendent possible une panoplie d'applications de télésanté. Ce média permet en effet la participation de médecins spécialisés à des interventions médicales ayant lieu à des endroits distants. Cependant, lorsque ces dernières se déroulent loin des grands centres, les infrastructures de télécommunication n'offrnt pas un débit assez important pour permettre à la fois une transmission d'images fluides et de bonne qualité. Un des moyens entrepris pour pallier ce problème est l'utilisation d'encodeur et décodeur vid
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Morozkin, Pavel. "Design and implementation of image processing and compression algorithms for a miniature embedded eye tracking system." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2018SORUS435.pdf.

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Abstract (sommario):
Les interactions Homme-machines (IHM) deviennent progressivement une partie intégrante de notre futur. Parmi eux, les systèmes embarqués d’oculométrie permettent à l'utilisateur d’interagir avec les objets placés dans un environnement connu, par l'utilisation les mouvements naturels des yeux. La solution mobile d’oculométrie EyeDee™ (développée par SuriCog) est un exemple précis de produit basé sur l’IHM. Elle inclut un système portable filaire ou sans fil Weetsy™ composé d’une monture Weetsy™ et d’une carte électronique Weetsy™, d’un capteur intelligent à distance π-Box™ et d’une unité de tra
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Piana, Thibault. "Étude et développement de techniques de compression pour les signaux de télécommunications en bande de base." Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2024. http://www.theses.fr/2024IMTA0424.

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Abstract (sommario):
Cette thèse examine la compression de signaux pour améliorer l’efficacité de la bande passante dans les communications satellitaires, en se concentrant sur les architectures Cloud Radio Access Networks (C-RAN) pour le segment sol. Réalisée sous contrat CIFRE avec Safran Data Systems et encadrée par le Lab-STICC, cette recherche explore les techniques de compression des signaux RF en bande de base, essentielles pour maintenir une haute fidélité des données transmises entre les stations terrestres et les satellites. L’étude s’appuie sur des avancées comme le Ground Station as a Service (GSaaS),
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Mahé, Pierre. "Codage ambisonique pour les communications immersives." Thesis, La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS011.

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Abstract (sommario):
Cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’essor des contenus immersifs. Depuis quelques années, les technologies de captation et de restitution sonore immersive se sont développées de manière importante. Ce nouveau contenu a fait naître le besoin de créer de nouvelles méthodes dédiées à la compression audio spatialisée, notamment dans le domaine de la téléphonie et des services conversationnels. Il existe plusieurs manières de représenter l’audio spatialisé, dans cette thèse nous sommes intéressés à l’ambisonie d’ordre 1. Dans un premier temps, nos travaux ont porté sur la recherche d’une so
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Wenzek, Didier. "Construction de réseaux de neurones." Phd thesis, Grenoble INPG, 1993. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00343569.

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Abstract (sommario):
La dénomination de réseaux de neurones recouvre tout un ensemble de méthodes de calcul dont le point commun est de décrire le calcul d'une solution a un probleme comme la recherche d'un état d'équilibre par un ensemble de cellules simples inter-agissant entre elles via un réseau de connections paramétrées. L'approche usuelle, pour obtenir un réseau de neurones ayant un comportement souhaite, consiste a tester sur des exemples un réseau choisi a priori et a modifier ses paramètres de contrôle jusqu'à ce que l'on obtienne un comportement satisfaisant. La difficulté de ces méthodes est que leur s
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Tsopze, Norbert. "Treillis de Galois et réseaux de neurones : une approche constructive d'architecture des réseaux de neurones." Thesis, Artois, 2010. http://www.theses.fr/2010ARTO0407/document.

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Abstract (sommario):
Les réseaux de neurones artificiels connaissent des succès dans plusieurs domaines. Maisles utilisateurs des réseaux de neurones sont souvent confrontés aux problèmes de définitionde son architecture et d’interprétabilité de ses résultats. Plusieurs travaux ont essayé d’apporterune solution à ces problèmes. Pour les problèmes d’architecture, certains auteurs proposentde déduire cette architecture à partir d’un ensemble de connaissances décrivant le domaine duproblème et d’autres proposent d’ajouter de manière incrémentale les neurones à un réseauayant une taille initiale minimale. Les solution
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Voegtlin, Thomas. "Réseaux de neurones et auto-référence." Lyon 2, 2002. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2002/voegtlin_t.

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Abstract (sommario):
Le sujet de cette thèse est l'étude d'une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisés pour réseaux de neurones récurrents. Dans la 1ere partie (chap. 1 à 4), je présente plusieurs algorithmes, basés sur un même principe d'apprentissage : l'auto-référence. L'apprentissage auto-référent n'implique pas l'optimisation d'un critère objectif (comme une fonction d'erreur), mais il fait intervenir une fonction subjective, qui dépend de ce que le réseau a déjà appris. Un exemple de réseau supervisé basé sur ce principe est le Simple Recurrent Netword d'Elman (1990). Dans ce cas, l'auto-référenc
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Teytaud, Olivier. "Apprentissage, réseaux de neurones et applications." Lyon 2, 2001. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2001/teytaud_o.

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Abstract (sommario):
Les fondements théoriques de l'apprentissage sont en grande partie posés. Comme la calculabilité est venue à maturité en s'orientant vers la complexité, l'apprentissage mûrit face à des résultats négatifs forts qui rendent sans espoir la quête d'algorithmes universels, efficaces pour toute donnée. Vraisemblablement les grandes avancées à venir seront (a) soit dans des domaines connexes où l'étude théorique a moins été poussée, (b) soit moins philosophiques et plus concrètes (théorique à préoccupations algorithmiques, représentation de données structurées, implémentation physique, modularité),
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Côté, Marc-Alexandre. "Réseaux de neurones génératifs avec structure." Thèse, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10489.

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Abstract (sommario):
Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative. Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neuron
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Jodouin, Jean-François. "Réseaux de neurones et traitement du langage naturel : étude des réseaux de neurones récurrents et de leurs représentations." Paris 11, 1993. http://www.theses.fr/1993PA112079.

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Abstract (sommario):
Le but de ce travail a été d'évaluer les possibilités d'application des réseaux connexionnistes aux taches de haut niveau comme le traitement du langage naturel (tln). Un travail de réflexion a permis de cerner les types de réseaux et les techniques de représentation propices à ce domaine d'application. Deux réseaux de la classe des réseaux récurrents à couches ont été sélectionnés pour des études approfondies: le simple récurrent network et le time-unfolding network (tun). Le perceptron multicouches a servi d'étalon. Un domaine d'application mettant à l'épreuve la mémoire et les capacités de
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Brette, Romain. "Modèles Impulsionnels de Réseaux de Neurones Biologiques." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005340.

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Abstract (sommario):
Les neurosciences computationnelles sont traditionnellement dominées par la conception selon laquelle les neurones codent l'information à travers leur fréquence de décharge. Récemment, les observations expérimentales de synchronisation neuronale ont motivé un renouveau du point de vue impulsionnel, selon lequel la structure temporelle des décharges est pertinente. Les modèles impulsionnels étant moins bien compris que leurs homologues fréquentiels, nous commençons par établir des résultats théoriques généraux, qui nous permettent en particulier de montrer que les modèles impulsionnels réponden
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Tardif, Patrice. "Autostructuration des réseaux de neurones avec retards." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24240/24240.pdf.

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Maktoobi, Sheler. "Couplage diffractif pour réseaux de neurones optiques." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCD019.

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Abstract (sommario):
Les réseaux photoniques à haute performance peuvent être considérés comme des supports pour les futurs systèmes de calcul. Contrairement à l'électronique, les systèmes photoniques offrent des avantages intéressants, par exemple la possibilité de réaliser des réseaux complètement parallèles. Récemment, les réseaux de neurones ont attiré l'attention de la communauté photonique. L'une des difficultés les plus importantes, en matière de réseaux photoniques parallèles à grande échelle, est la réalisation des connexions. La diffraction est exploitée ici comme méthode pour traiter les connexions entr
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Ouali, Jamel. "Architecture intégrée flexible pour réseaux de neurones." Grenoble INPG, 1991. http://www.theses.fr/1991INPG0035.

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Abstract (sommario):
Ayant rappelé brièvement quelques réalisations matérielles de réseaux de neurones artificiels dans un premier chapitre cette thèse propose une architecture distribuée, synchrone fondée sur l'existence d'un processeur neurone autonome. Ce processeur pourra être personnalise suivant les caractéristiques du réseaux de neurones a implanter et pourra être connecte a d'autres neurones pour former un réseau de structure et de dimension fixées. Ce neurone se présente comme un circuit dédié fabrique dans un temps court dans un environnement du type compilateur de silicium. Un tel neurone a été conçu et
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Bigot, Pascal. "Utilisation des réseaux de neurones pour la télégestion des réseaux techniques urbains." Lyon 1, 1995. http://www.theses.fr/1995LYO10036.

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Abstract (sommario):
La telegestion des reseaux techniques urbains fait appel a des techniques de reconnaissance de formes: etant donnee une image de l'etat du reseau, determiner si il fonctionne correctement ou non. Une methode employee pour resoudre ce type de probleme fait appel aux reseaux de neurones. Nous definissons une methodologie de construction de l'architecture employee afin d'obtenir des capacites de generalisation satisfaisantes. On s'oriente vers un reseau multicouches et l'algorithme de retropropagation du gradient. Nous precisons aussi une methodologie d'elaboration des bases d'apprentissage qui t
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Koiran, Pascal. "Puissance de calcul des réseaux de neurones artificiels." Lyon 1, 1993. http://www.theses.fr/1993LYO19003.

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Abstract (sommario):
Depuis quelques annees on s'est beaucoup interesse a la resolution de problemes d'ingenierie avec des reseaux de neurones artificiels (par exemple en reconnaissance de formes, robotique, prediction de series temporelles, optimisation. . . ). La plupart de ces travaux sont de nature empirique, et ne comportent que peu ou pas du tout d'analyse mathematique rigoureuse. Cette these se situe dans une perspective tout-a-fait differente: il s'agit d'etudier les relations entre les reseaux de neurones et les modeles de calculs classiques ou moins classiques de l'informatique theorique (automates finis
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Graïne, Slimane. "Inférence grammaticale régulière par les réseaux de neurones." Paris 13, 1994. http://www.theses.fr/1994PA132020.

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Abstract (sommario):
Dans cette thèse, nous proposons: - une méthode pour la simulation des automates finis par les réseaux de neurones (chapitre 4), - une méthode pour la reconnaissance des grammaires hors contexte et des grammaires stochastiques hors contexte par les réseaux de neurones (chapitre (5), - deux méthodes pour l'apprentissage des langages réguliers par les réseaux de neurones (chapitre 6). Les chapitres 2 et 3 présentent respectivement les réseaux de neurones et le problème de l'inférence grammaticale. Les chapitres 1 et 7 respectivement consacrés à l'introduction et à la conclusion.
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Le, Fablec Yann. "Prévision de trajectoires d'avions par réseaux de neurones." Toulouse, INPT, 1999. http://www.theses.fr/1999INPT034H.

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Abstract (sommario):
La prévision de trajectoires d'avions est un problème crucial pour les systèmes de gestion du traffic aérien. Des méthodes de prévision utilisant des modélisations d'avion existent déjà mais nécessitent beaucoup de paramètres en n'offrant qu'une précision moyenne. C'est pourquoi nous développons une nouvelle approche nútilisant que peu d'informations initiales. La méthode choisie est basée sur l'utilisation de réseaux de neurones auxquels on fait apprendre un ensemble de trajectoires avant de les utiliser pour en prédire de nouvelles. Nous développons trois méthodes différentes qui permettent
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Corne, Christophe. "Parallélisation de réseaux de neurones sur architecture distribuée." Mulhouse, 1999. http://www.theses.fr/1999MULH0583.

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Abstract (sommario):
Notre étude a pour objectif d'établir le rôle prépondérant que peuvent avoir les techniques parallèles dans la résolution de calculs complexes utilisant des réseaux de neurones. Nous présentons les différents modèles de réseaux de neurones afin d'évaluer leur adaptabilité au parallélisme et de retenir la meilleure méthode de parallélisation. La structure choisie est basée sur l'algorithme neuromimétique Self-Organizing Map (SOM). Nous parallélisons cet algorithme sur différents types de plate-formes à architecture distribuée, l'une d'entre elles étant un réseau de stations de travail. Nous pré
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He, Bing. "Estimation paramétrique du signal par réseaux de neurones." Lille 1, 2002. https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/Th_Num/2002/50376-2002-75.pdf.

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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.

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Abstract (sommario):
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 p
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Bénédic, Yohann. "Approche analytique pour l'optimisation de réseaux de neurones artificiels." Phd thesis, Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00605216.

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Abstract (sommario):
Les réseaux de neurones artificiels sont nés, il y a presque cinquante ans, de la volonté de modéliser les capacités de mémorisation et de traitement du cerveau biologique. Aujourd'hui encore, les nombreux modèles obtenus brillent par leur simplicité de mise en œuvre, leur puissance de traitement, leur polyvalence, mais aussi par la complexité des méthodes de programmation disponibles. En réalité, très peu d'entre-elles sont capables d'aboutir analytiquement à un réseau de neurones correctement configuré. Bien au contraire, la plupart se " contentent " d'ajuster, petit à petit, une ébauche de ré
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Gatet, Laurent. "Intégration de Réseaux de Neurones pour la Télémétrie Laser." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2007. http://oatao.univ-toulouse.fr/7595/1/gatet.pdf.

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Abstract (sommario):
Grandes lignes : Un réseau de neurones est une architecture paramétrable composée de plusieurs modules appelés neurones. Ils peuvent être utilisés pour compenser des variations non souhaitées de certains phénomènes physiques ou pour effectuer des tâches de discrimination. Un réseau de neurones a été intégré en technologie CMOS basse tension pour être implanté au sein d'un télémètre laser par déphasage. Deux études ont été menées en parallèle. La première consiste à lever l'indétermination sur la mesure de distance déduite de la mesure de déphasage. La seconde étude permet la classification de
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Robitaille, Benoît. "Contrôle adaptatif par entraînement spécialisé de réseaux de neurones." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp02/NQ35778.pdf.

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Ducom, Jean-Christophe. "Codage temporel et apprentissage dans les réseaux de neurones." Aix-Marseille 1, 1996. http://www.theses.fr/1996AIX11041.

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Abstract (sommario):
Nous rappelons dans un premier temps quelques bases de neurobiologie sur les caracteristiques et les proprietes du neurone, ainsi que sur l'organisation generale des neurones dans le cerveau. Ceci nous amene par la suite a reconsiderer les modeles classiques de reseaux de neurones formels, a cause de leur manque de realisme et de leur incapacite a resoudre certains problemes, tels que la segmentation et le liage d'attributs visuels. Or, de recentes experiences sur le traitement de stimuli par le cortex visuel exhibent un nouveau type de codage de l'information, base sur les relations temporell
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Benaïm, Michel. "Dynamiques d'activation et dynamiques d'apprentissage des réseaux de neurones." Toulouse, ENSAE, 1992. http://www.theses.fr/1992ESAE0001.

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Abstract (sommario):
L'objet principal de cette these est d'etudier de facon rigoureuse un modele temps-reel de reseau de neurones. La description mathematique complete d'un modele temps-reel requiert la donnee de trois dynamiques: la dynamique d'activation ou dynamique des memoires a court terme qui determine l'evolution des etats d'activation des unites. La dynamique des poids ou dynamique des memoires a long terme qui determine l'evolution des vecteurs poids selon une regle d'apprentissage ou un mecanisme d'auto-organisation. Une dynamique exogene qui decrit l'evolution des stimuli exterieurs au reseau et que n
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Aupetit, Michaël. "Approximation de variétés par réseaux de neurones auto-organisés." Grenoble INPG, 2001. http://www.theses.fr/2001INPG0128.

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Abstract (sommario):
Les problèmes de discrimination, de classification, d'approximation de fonctions, de diagnostic ou de commande qui se posent notamment dans le domaine du génie industriel, peuvent se ramener à un problème d'approximation de variétés. Nous proposons une méthode d'approximation de variétés sous-jacentes à une distribution de données, basée sur une approche connexionniste auto-organisée et procédant en trois étapes : un positionnement de représentants de la distribution par des techniques de quantification vectorielle permet d'obtenir un modèle discret, un apprentissage de la topologie de cette d
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Jiang, Fei. "Optimisation de la topologie de grands réseaux de neurones." Paris 11, 2009. http://www.theses.fr/2009PA112211.

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Abstract (sommario):
Dans cette thèse, nous présentons notre étude concernant l'influence de la topologie sur les performances d'apprentissage des réseaux de neurones à topologie complexe. Trois réseaux de neurones différents ont été étudiés : le classique « Self-Organizing Maps » (SOM) avec topologie non-régulière complexe, le « Echo States Network » (ESN) et le « Standard Model Features » (SMF). Dans chaque cas, nous avons commencé par comparer les performances de différentes topologies pour la même tâche. Nous avons ensuite essayé d'optimiser la topologie de certains réseaux de neurones afin d'améliorer ces per
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Alvado, Ludovic. "Neurones artificiels sur silicium : une évolution vers les réseaux." Bordeaux 1, 2003. http://www.theses.fr/2003BOR12674.

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Abstract (sommario):
Cette thèse décrit une nouvelle approche pour la modélisation de réseaux de neurones biologiques. Cette approche utilise des circuits intégrés analogiques spécifiques (ASIC) dans lesquels le formalisme de Hodgkin-Huxley est implémenté dans le but de réaliser des réseaux de neurones artificiels de densité moyenne et biologiquement réaliste. Elle aborde aussi les problèmes de disparités entre composants et le choix d&rsquo;une structure optimisée pour l&rsquo;utilisation en réseau<br>This thesis describes a new approach for modelling biological neuron networks. This approach uses analogue specif
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Biela, Philippe. "Classification automatique d'observations multidimensionnelles par réseaux de neurones compétitifs." Lille 1, 1999. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1999/50376-1999-469.pdf.

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Abstract (sommario):
L'objet du travail présenté dans ce mémoire est la classification d'observations multidimensionnelles à l'aide d'outils connexionistes appelés réseaux de neurones compétitifs. Le premier chapitre expose les principales techniques dites classique dédiées à la classification automatique d'un ensemble d'observations. Le second chapitre positionne le champ d'investigation de nos recherches dans le domaine de la classification automatique par réseaux de neurones. Nous y présentons quelques développements récents faits en classification dans le domaine cognitif en distinguant les techniques probabil
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Elhor, Noureddine. "Suivi de fonctionnement d'une éolienne par réseaux de neurones." Lille 1, 2000. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2000/50376-2000-57.pdf.

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Abstract (sommario):
Nous presentons une approche de suivi de fonctionnement d'un systeme aerogenerateur par analyse des signaux de vibration observes sur des fenetres temporelles glissantes. En particulier, nous sommes interesses par la surveillance du multiplicateur et de la generatrice elements sensibles sur lesquels nous avons installe des capteurs de vibration. Puisqu'il est difficile voire dangereux de creer des defauts sur une machine en pleine production, les signaux qui nous ont ete disponibles sont ceux du fonctionnement normal. Notre demarche a consiste alors a caracteriser ce fonctionnement par des spe
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Chakik, Fadi El. "Maximum d'entropie et réseaux de neurones pour la classification." Grenoble INPG, 1998. http://www.theses.fr/1998INPG0091.

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Abstract (sommario):
Cette these s'inscrit dans le cadre de la classification. Elle porte particulierement sur l'etude des methodes basees sur le principe du maximum d'entropie (maxent). Ces approches ont ete utilisees dans le laboratoire leibniz, par exemple, pour apprendre des comportements a un robot autonome. Le but du travail a ete de comparer cette approche a celles basees sur des reseaux de neurones. Une analyse theorique de la classification a permis de montrer qu'il existe une equivalence entre le maxent et l'apprentissage hebbien des reseaux neuronaux. Apprendre les valeurs des poids de ces derniers est
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Demartines, Pierre. "Analyse de données par réseaux de neurones auto-organisés." Grenoble INPG, 1994. http://www.theses.fr/1994INPG0129.

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Abstract (sommario):
Chercher a comprendre des donnees, c'est souvent chercher a trouver de l'information cachee dans un gros volume de mesures redondantes. C'est chercher des dependances, lineaires ou non, entre les variables observees pour pouvoir resumer ces dernieres par un petit nombre de parametres. Une methode classique, l'analyse en composantes principales (acp), est abondamment employee dans ce but. Malheureusement, il s'agit d'une methode exclusivement lineaire, qui est donc incapable de reveler les dependances non lineaires entre les variables. Les cartes auto-organisantes de kohonen sont des reseaux de
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