Bibliografie tematiche / Réseaux neuronaux pour les graphs

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Letteratura scientifica selezionata sul tema "Réseaux neuronaux pour les graphs"

Autore: Grafiati

Pubblicato: 7 settembre 2024

Ultima modifica: 31 luglio 2025

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Articoli di riviste sul tema "Réseaux neuronaux pour les graphs"

Sauteur, Tania. "Comment les cerveaux humains encodent-ils leurs propres processus d'apprentissage et de mémorisation et comment la topologie du réseau social élargi d'une personne présente-t-elle des schémas neuronaux similaires à ceux de ses ami-e-s et communautés ?" Cortica 2, no. 2 (2023): 157–63. http://dx.doi.org/10.26034/cortica.2023.4208.

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Abstract (sommario):

Le présent Cortica Journal Club permet d’explorer les fondements sous-jacents de l’apprentissage et de la mémoire, éclairant comment ces processus se reflètent et interagissent avec la topologie des réseaux sociaux élargis. En effet, les cerveaux humains évaluent instinctivement la position des individus au sein de leur réseau social. Les similitudes dans les réponses cérébrales sont corrélées à la force des liens d’amitié, tandis que la compréhension de la structure globale du réseau reflète l'assimilation de topologies à la fois sociales et cognitives. A l’avenir, la combinaison de méthodes

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Remzi, M., and B. Djavan. "Réseaux neuronaux artificiels pour la prise de décision en cancérologie urologique." Annales d'Urologie 41, no. 3 (2007): 110–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.anuro.2007.04.003.

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Remzi, M., and B. Djavan. "Réseaux neuronaux artificiels pour la prise de décision en cancérologie urologique." EMC - Urologie 25, no. 2 (2007): 1–5. https://doi.org/10.1016/s0000-0000(07)41089-0.

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Bouaoune, Djahida, and Malika Dahmani-Megrerouche. "Reconstitution de données climatiques pour l’Algérie du Nord : application des réseaux neuronaux." Comptes Rendus Geoscience 342, no. 11 (2010): 815–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.crte.2010.09.005.

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Raus, Rachele, Michela Tonti, Tania Cerquitelli, et al. "L’analyse du discours et l’intelligence artificielle pour réaliser une écriture inclusive : le projet EMIMIC." SHS Web of Conferences 138 (2022): 01007. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202213801007.

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Abstract (sommario):

Cet article présente le projet E-MIMIC, une application qui vise à éliminer les préjugés et la non-inclusion dans les textes administratifs rédigés dans les pays européens, à commencer par ceux qui sont rédigés dans les langues romanes. Il présente une méthodologie conçue à partir de critères discursifs inspirés de l’analyse du discours française et utilisés pour étiqueter un corpus de documents institutionnels, qui sont utilisés pour l’apprentissage profond des réseaux neuronaux. Des architectures de modélisation profonde du langage sont exploitées pour identifier automatiquement les extraits

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Donadille, C., R. Perisse, and P. H. Prevost. "Utilisation de réseaux neuronaux pour la prévision des courbes de transformation des aciers." Revue de Métallurgie 89, no. 10 (1992): 892–94. http://dx.doi.org/10.1051/metal/199289100892.

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Sabil, Abdelkebir, Nathalie Raymond, and Marc Sapene. "Évaluation d’un algorithme utilisant les réseaux neuronaux pour la lecture automatique de la polygraphie." Médecine du Sommeil 17, no. 1 (2020): 43–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2019.12.026.

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Girardeau, Gabrielle. "Rôle des rythmes cérébraux dans la fonction mnésique du sommeil." médecine/sciences 39, no. 11 (2023): 836–44. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2023160.

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Abstract (sommario):

Le sommeil est crucial pour le renforcement sélectif des souvenirs et la régulation des réseaux neuronaux impliqués dans la formation de la mémoire. Ces fonctions sont sous-tendues par des motifs neuraux spécifiques associés aux différentes phases du sommeil. Dans l’hippocampe, les complexes onde aiguë-ondulation du sommeil à ondes lentes sont associés à des réactivations de l’activité neuronale de l’éveil. En se coordonnant avec les ondes lentes et les fuseaux corticaux, ces réactivations contribuent à la consolidation de la mémoire spatiale. Les ondes lentes sont également un marqueur de l’h

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Michel-Flutot, Pauline, and Stéphane Vinit. "La stimulation magnétique répétée pour le traitement des traumas spinaux." médecine/sciences 38, no. 8-9 (2022): 679–85. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022108.

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Abstract (sommario):

Les traumas spinaux induisent des déficits moteurs et sensoriels. La mise au point de thérapies visant à rétablir les fonctions altérées à la suite d’une lésion de la moelle épinière est donc nécessaire. La stimulation magnétique répétée (SMr) est une thérapie innovante et non invasive utilisée pour moduler l’activité de réseaux neuronaux dans diverses maladies neurologiques, telles que la maladie de Parkinson, ou psychiatriques, telles que le trouble bipolaire. Son utilisation chez les personnes atteintes de traumas spinaux pourrait avoir des effets fonctionnels bénéfiques. Des études réalisé

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Henchi, Kamel, Mario Fafard, Martin Talbot, and David Langis. "L’application des réseaux neuronaux artificiels pour l’identification et la détection de l’endommagement dans les ponts." Revue Européenne des Éléments Finis 7, no. 1-3 (1998): 257–72. http://dx.doi.org/10.1080/12506559.1998.11690478.

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Tesi sul tema "Réseaux neuronaux pour les graphs"

Hafidi, Hakim. "Robust machine learning for Graphs/Networks." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAT004.

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Abstract (sommario):

Cette thèse aborde les progrès de l’apprentissage des représentation des nœuds d’ungraphe, en se concentrant sur les défis et les opportunités présentées par les réseaux de neuronespour graphe (GNN). Elle met en évidence l’importance des graphes dans la représentation dessystèmes complexes et la nécessité d’apprendre des représentations de nœuds qui capturent à la fois les caractéristiques des nœuds et la structure des graphes. L’ étude identifie les problèmes clés des réseaux de neurones pour graphe, tels que leur dépendance à l’ ´égard de données étiquetées de haute qualité, l’incohérence de

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Carboni, Lucrezia. "Graphes pour l’exploration des réseaux de neurones artificiels et de la connectivité cérébrale humaine." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2023. http://www.theses.fr/2023GRALM060.

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Abstract (sommario):

L'objectif principal de cette thèse est d'explorer la connectivité cérébrale et celle des réseaux de neurones artificiels d'un point de vue de leur connectivité. Un modèle par graphes pour l'analyse de la connectivité structurelle et fonctionnelle a été largement étudié dans le contexte du cerveau humain mais, un tel cadre d'analyse manque encore pour l'analyse des systèmes artificiels. Avec l'objectif d'intégrer l'analyse de la connectivité dans les système artificiels, cette recherche se concentre sur deux axes principaux. Dans le premier axe, l'objectif principal est de déterminer une carac

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Khalife, Sammy. "Graphes, géométrie et représentations pour le langage et les réseaux d'entités." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX055.

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Abstract (sommario):

Le traitement informatique des objets qui nous entourent, naturels ou créés par l'homme, demande toujours de passer par une phase de traduction en entités traitables par des programmes. Le choix de ces représentations abstraites est toujours crucial pour l'efficacité des traitements et est le terrain d'améliorations constantes. Mais il est un autre aspect émergeant : le lien entre l'objet à représenter et "sa" représentation n'est pas forcément bijectif ! Ainsi la nature ambiguë de certaines structures discrètes pose problème pour la modélisation ainsi que le traitement et l'analyse à l'aide d

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Hubert, Nicolas. "Mesure et enrichissement sémantiques des modèles à base d'embeddings pour la prédiction de liens dans les graphes de connaissances." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0059.

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Abstract (sommario):

Les modèles d'embeddings à base de graphes de connaissances ont considérablement gagné en popularité ces dernières années. Ces modèles apprennent une représentation vectorielle des entités et des relations des graphes de connaissances (GCs). Cette thèse explore spécifiquement le progrès de tels modèles pour la tâche de prédiction de lien (PL), qui est d'une importance capitale car elle se retrouve dans plusieurs applications telles que les systèmes de recommandation. Dans cette thèse, divers défis liés à l'utilisation des modèles d'embeddings de GCs pour la PL sont identifiés : la rareté des r

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Bekkouch, Imad Eddine Ibrahim. "Auxiliary learning & Adversarial training pour les études des manuscrits médiévaux." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUL014.

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Abstract (sommario):

Cette thèse se situe à l'intersection de la musicologie et de l'intelligence artificielle, et vise à exploiter l'IA pour aider les musicologues dans leur travail répétitif, comme la recherche d'objets dans les manuscrits du musée. Nous avons annoté quatre nouveaux ensembles de données pour l'étude des manuscrits médiévaux : AMIMO, AnnMusiconis, AnnVihuelas et MMSD. Dans la deuxième partie, nous améliorons les performances des détecteurs d'objets en utilisant des techniques de Transfer learning et de Few Shot Object Detection.Dans la troisième partie, nous discutons d'une approche puissante de

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Anakok, Emre. "Prise en compte des effets d'échantillonnage pour la détection de structure des réseaux écologiques." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM049.

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Abstract (sommario):

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux biais que peut causer l'échantillonnage sur l'estimation des modèles statistiques et des métriques décrivant les réseaux d'interactions écologiques. D'abord, nous proposons de combiner un modèle d'observation qui traite des efforts d'échantillonnage et un modèle à blocs stochastiques représentant la structure des interactions possibles. L'identifiabilité du modèle est démontrée et un algorithme est proposé pour estimer ses paramètres. La pertinence et l'intérêt pratique de ce modèle sont confirmés par un grand ensemble de données de réseaux plantes-p

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Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.

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Abstract (sommario):

De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au pr

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Hladiš, Matej. "Réseaux de neurones en graphes et modèle de langage des protéines pour révéler le code combinatoire de l'olfaction." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5024.

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Abstract (sommario):

Les mammifères identifient et interprètent une myriade de stimuli olfactifs par un mécanisme de codage complexe reposant sur la reconnaissance des molécules odorantes par des centaines de récepteurs olfactifs (RO). Ces interactions génèrent des combinaisons uniques de récepteurs activés, appelées code combinatoire, que le cerveau humain interprète comme la sensation que nous appelons l'odeur. Jusqu'à présent, le grand nombre de combinaisons possibles entre les récepteurs et les molécules a empêché une étude expérimentale à grande échelle de ce code et de son lien avec la perception des odeurs.

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Aissa, Wafa. "Réseaux de modules neuronaux pour un raisonnement visuel compositionnel." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2023. http://www.theses.fr/2023HESAC033.

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Abstract (sommario):

Cette thèse de doctorat porte sur le raisonnement visuel compositionnel. Lorsqu'on présente une paire image-question à un modèle de réseau de neurones, notre objectif est que le modèle réponde à la question en suivant une chaîne de raisonnement définie par un programme. Nous évaluons la capacité de raisonnement du modèle dans le cadre de la Question Réponse Visuelle (QRV). La QRV compositionnelle décompose les questions complexes en sous-problèmes modulaires plus simples. Ces sous-problèmes incluent des compétences de raisonnement telles que la détection d'objets et d'attributs, la détection d

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Foucher, Christophe. "Analyse et amélioration d'algorithmes neuronaux et non neuronaux de quantification vectorielle pour la compression d'images." Rennes 1, 2002. http://www.theses.fr/2002REN10120.

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Abstract (sommario):

Dans le contexte de l'imagerie satellite, nous avons travaillé sur la quantification vectorielle (QV) qui permet un meilleur compromis qualité/compression avec un codage à longueur fixe, plus robuste. Pour guider le choix d'un algorithme, nous avons en analysé plusieurs selon leurs caractéristiques de fonctionnement et leurs performances. Certains ont été simulés sur des images réelles. Un point faible de la QV est la complexité algorithmique du codage. Les évaluations ont confirmé l'intérêt des techniques de QV avec contrainte pour la réduire mais au détriment de la qualité. C'est pourquoi no

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Libri sul tema "Réseaux neuronaux pour les graphs"

Kamp, Yves. Réseaux de neurones récursifs pour mémoires associatives. Presses polytechniques et universitaires romandes, 1990.

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Amat, Jean-Louis. Techniques avancées pour le traitement de l'information: Réseaux de neurones, logique floue, algorithmes génétiques. 2nd ed. Cépaduès-Ed., 2002.

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Nielsen, Thomas D., and Finn V. Jensen. Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer New York, 2010.

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Capitoli di libri sul tema "Réseaux neuronaux pour les graphs"

ZHANG, Hanwei, Teddy FURON, Laurent AMSALEG, and Yannis AVRITHIS. "Attaques et défenses de réseaux de neurones profonds : le cas de la classification d’images." In Sécurité multimédia 1. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch2.

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Abstract (sommario):

L’apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux profonds appliqués à la reconnaissance d’images fonctionne extrêmement bien. Néanmoins, il est possible de modifier intentionnellement et très légèrement les images, modifications quasi invisibles à nos yeux, pour leurrer le système de classification et lui faire classer dans une catégorie visuelle erronée tel ou tel contenu. Ce chapitre dresse un panorama de ces attaques intentionnelles, mais aussi des mécanismes de défense visant à les déjouer.

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BELMONTE, Romain, Pierre TIRILLY, Ioan Marius BILASCO, Nacim IHADDADENE, and Chaabane DJERABA. "Détection de points de repères faciaux par modélisation spatio-temporelle." In Analyse faciale en conditions non contrôlées. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9111.ch3.

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Abstract (sommario):

Ce chapitre décrit les solutions actuelles en matière de modélisation spatio-temporelle. Il passe en revue les caractéristiques artisanales et les approches reposant sur l'apprentissage profond. Il décrit également les architectures développées pour étendre la connectivité des détecteurs de points de repère basés sur les réseaux neuronaux convolutionnels afin d'inclure le mouvement local par le biais d'une connectivité précoce. Il analyse les performances de chaque modèle en termes de vitesse, de taille et de nombre de paramètres. La complémentarité entre le mouvement local et le mouvement glo

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Rapporti di organizzazioni sul tema "Réseaux neuronaux pour les graphs"

Djamai, N., R. A. Fernandes, L. Sun, F. Canisius, and G. Hong. Python version of Simplified Level 2 Prototype Processor for retrieving canopy biophysical variables from Sentinel-2 multispectral data. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2024. http://dx.doi.org/10.4095/p8stuehwyc.

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Abstract (sommario):

La mission Sentinel-2 de Copernicus est conçue pour fournir des données pouvant être utilisées pour cartographier les variables biophysiques de la végétation a une échelle globale. Les estimations des variables biophysiques de la végétation ne sont pas encore produites de manière opérationnelle par le segment au sol de Sentinel-2. Plutôt, un algorithme de prédiction, appelé Simplified Level 2 Prototype Processor (SL2P), a été défini par l'Agence Spatiale Européenne. SL2P utilise deux réseaux neuronaux à rétropropagation, un pour estimer le variable biophysique de la végétation et l’autre pour

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