Дисертації: "Apprentissage de représentation des états"

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Castanet, Nicolas. "Automatic state representation and goal selection in unsupervised reinforcement learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS005.

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Анотація:

Au cours des dernières années, l'apprentissage par renforcement a connu un succès considérable en entrainant des agents spécialisés capables de dépasser radicalement les performances humaines dans des jeux complexes comme les échecs ou le go, ou dans des applications robotiques. Ces agents manquent souvent de polyvalence, ce qui oblige l'ingénierie humaine à concevoir leur comportement pour des tâches spécifiques avec un signal de récompense prédéfini, limitant ainsi leur capacité à faire face à de nouvelles circonstances. La spécialisation de ces agents se traduit par de faibles capacités de généralisation, ce qui les rend vulnérables à de petites variations de facteurs externes. L'un des objectifs de la recherche en intelligence artificielle est de dépasser les agents spécialisés d'aujourd'hui pour aller vers des systèmes plus généralistes pouvant s'adapter en temps réel à des facteurs externes imprévisibles et à de nouvelles tâches en aval. Ce travail va dans ce sens, en s'attaquant aux problèmes d'apprentissage par renforcement non supervisé, un cadre dans lequel les agents ne reçoivent pas de récompenses externes et doivent donc apprendre de manière autonome de nouvelles tâches tout au long de leur vie, guidés par des motivations intrinsèques. Le concept de motivation intrinsèque découle de notre compréhension de la capacité des humains à adopter certains comportements autonomes au cours de leur développement, tels que le jeu ou la curiosité. Cette capacité permet aux individus de concevoir et de résoudre leurs propres tâches, et de construire des représentations physiques et sociales de leur environnement, acquérant ainsi un ensemble ouvert de compétences tout au long de leur existence. Cette thèse s'inscrit dans l'effort de recherche visant à incorporer ces caractéristiques essentielles dans les agents artificiels, en s'appuyant sur l'apprentissage par renforcement conditionné par les buts pour concevoir des agents capables de découvrir et de maîtriser tous les buts réalisables dans des environnements complexes. Dans notre première contribution, nous étudions la sélection autonome de buts intrinsèques, car un agent polyvalent doit être capable de déterminer ses propres objectifs et l'ordre dans lequel apprendre ces objectifs pour améliorer ses performances. En tirant parti d'un modèle appris des capacités actuelles de l'agent à atteindre des buts, nous montrons que nous pouvons construire une distribution de buts optimale en fonction de leur difficulté, permettant d'échantillonner des buts dans la zone de développement proximal (ZDP) de l'agent, qui est un concept issu de la psychologie signifiant à la frontière entre ce qu'un agent sait et ce qu'il ne sait pas, constituant l'espace de connaissances qui n'est pas encore maîtrisé, mais qui a le potentiel d'être acquis. Nous démontrons que le fait de cibler la ZDP de l'agent entraîne une augmentation significative des performances pour une grande variété de tâches. Une autre compétence clé est d'extraire une représentation pertinente de l'environnement à partir des observations issues des capteurs disponibles. Nous abordons cette question dans notre deuxième contribution, en soulignant la difficulté d'apprendre une représentation correcte de l'environnement dans un cadre en ligne, où l'agent acquiert des connaissances de manière incrémentale au fur et à mesure de ses progrès. Dans ce contexte, les objectifs récemment atteints sont considérés comme des valeurs aberrantes, car il y a très peu d'occurrences de cette nouvelle compétence dans les expériences de l'agent, ce qui rend leurs représentations fragiles. Nous exploitons le cadre adversaire de l'Optimisation Distributionnellement Robuste afin que les représentations de l'agent pour de tels exemples soient fiables. Nous montrons que notre méthode conduit à un cercle vertueux, car l'apprentissage de représentations correctes pour de nouveaux objectifs favorise l'exploration de l'environnement
In the past few years, Reinforcement Learning (RL) achieved tremendous success by training specialized agents owning the ability to drastically exceed human performance in complex games like Chess or Go, or in robotics applications. These agents often lack versatility, requiring human engineering to design their behavior for specific tasks with predefined reward signal, limiting their ability to handle new circumstances. This agent's specialization results in poor generalization capabilities, which make them vulnerable to small variations of external factors and adversarial attacks. A long term objective in artificial intelligence research is to move beyond today's specialized RL agents toward more generalist systems endowed with the capability to adapt in real time to unpredictable external factors and to new downstream tasks. This work aims in this direction, tackling unsupervised reinforcement learning problems, a framework where agents are not provided with external rewards, and thus must autonomously learn new tasks throughout their lifespan, guided by intrinsic motivations. The concept of intrinsic motivation arise from our understanding of humans ability to exhibit certain self-sufficient behaviors during their development, such as playing or having curiosity. This ability allows individuals to design and solve their own tasks, and to build inner physical and social representations of their environments, acquiring an open-ended set of skills throughout their lifespan as a result. This thesis is part of the research effort to incorporate these essential features in artificial agents, leveraging goal-conditioned reinforcement learning to design agents able to discover and master every feasible goals in complex environments. In our first contribution, we investigate autonomous intrinsic goal setting, as a versatile agent should be able to determine its own goals and the order in which to learn these goals to enhance its performances. By leveraging a learned model of the agent's current goal reaching abilities, we show that we can shape an optimal difficulty goal distribution, enabling to sample goals in the Zone of Proximal Development (ZPD) of the agent, which is a psychological concept referring to the frontier between what a learner knows and what it does not, constituting the space of knowledge that is not mastered yet but have the potential to be acquired. We demonstrate that targeting the ZPD of the agent's result in a significant increase in performance for a great variety of goal-reaching tasks. Another core competence is to extract a relevant representation of what matters in the environment from observations coming from any available sensors. We address this question in our second contribution, by highlighting the difficulty to learn a correct representation of the environment in an online setting, where the agent acquires knowledge incrementally as it make progresses. In this context, recent achieved goals are outliers, as there are very few occurrences of this new skill in the agent's experiences, making their representations brittle. We leverage the adversarial setting of Distributionally Robust Optimization in order for the agent's representations of such outliers to be reliable. We show that our method leads to a virtuous circle, as learning accurate representations for new goals fosters the exploration of the environment

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Bigot, Damien. "Représentation et apprentissage de préférences." Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30031/document.

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La modélisation des préférences par le biais de formalismes de représentation compacte fait l'objet de travaux soutenus en intelligence artificielle depuis plus d'une quinzaine d'années. Ces formalismes permettent l'expression de modèles suffisamment flexibles et riches pour décrire des comportements de décision complexes. Pour être intéressants en pratique, ces formalismes doivent de plus permettre l'élicitation des préférences de l'utilisateur, et ce en restant à un niveau admissible d'interaction. La configuration de produits combinatoires dans sa version business to customer et la recherche à base de préférences constituent de bons exemples de ce type de problème de décision où les préférences de l'utilisateur ne sont pas connues a priori. Dans un premier temps, nous nous sommes penchés sur l'apprentissage de GAI-décompositions. Nous verrons qu'il est possible d'apprendre une telle représentation en temps polynomial en passant par un système d'inéquations linéaires. Dans un second temps, nous proposerons une version probabiliste des CP-nets permettant la représentation de préférences multi-utilisateurs afin de réduire le temps nécessaire à l'apprentissage des préférences d'un utilisateur. Nous étudierons les différentes requêtes que l'on peut utiliser avec une telle représentation, puis nous nous pencherons sur la complexité de ces requêtes. Enfin, nous verrons comment apprendre ce nouveau formalisme, soit grâce à un apprentissage hors ligne à partir d'un ensemble d'objets optimaux, soit grâce à un apprentissage en ligne à partir d'un ensemble de questions posées à l'utilisateur
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Tomasini, Linda. "Apprentissage d'une représentation statistique et topologique d'un environnement." Toulouse, ENSAE, 1993. http://www.theses.fr/1993ESAE0024.

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Cette thèse porte sur l'apprentissage d'une représentation d'un environnement par un réseau de neurones. L’algorithme d'apprentissage non supervisé que nous proposons est basé sur l'identification d'un mélange de gaussiennes et est mis en œuvre sur une carte topologique du type de celles de Kohonen. Une relation formelle est établie avec les algorithmes de classification automatique floue. Nous traitons ensuite deux applications directes de cet algorithme à la vision artificielle: en segmentation d'images par analyse de texture et en imagerie médicale pour la visualisation de données tomographiques de débit sanguin cérébral. Dans la dernière partie, deux architectures hybrides sont définies dans les buts d'apprendre, respectivement, une suite récurrente et les corrélations entre deux variables représentées sur deux cartes topologiques. Dans les deux cas, l'apprentissage fait coopérer l'algorithme précédent de classification automatique avec une règle d'apprentissage supervisée.

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Chabiron, Olivier. "Apprentissage d'arbres de convolutions pour la représentation parcimonieuse." Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30213/document.

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Le domaine de l'apprentissage de dictionnaire est le sujet d'attentions croissantes durant cette dernière décennie. L'apprentissage de dictionnaire est une approche adaptative de la représentation parcimonieuse de données. Les méthodes qui constituent l'état de l'art en DL donnent d'excellentes performances en approximation et débruitage. Cependant, la complexité calculatoire associée à ces méthodes restreint leur utilisation à de toutes petites images ou "patchs". Par conséquent, il n'est pas possible d'utiliser l'apprentissage de dictionnaire pour des applications impliquant de grandes images, telles que des images de télédétection. Dans cette thèse, nous proposons et étudions un modèle original d'apprentissage de dictionnaire, combinant une méthode de décomposition des images par convolution et des structures d'arbres de convolution pour les dictionnaires. Ce modèle a pour but de fournir des algorithmes efficaces pour traiter de grandes images, sans les décomposer en patchs. Dans la première partie, nous étudions comment optimiser une composition de convolutions de noyaux parcimonieux, un problème de factorisation matricielle non convexe. Ce modèle est alors utilisé pour construire des atomes de dictionnaire. Dans la seconde partie, nous proposons une structure de dictionnaire basée sur des arbres de convolution, ainsi qu'un algorithme de mise à jour de dictionnaire adapté à cette structure. Enfin, une étape de décomposition parcimonieuse est ajoutée à cet algorithme dans la dernière partie. À chaque étape de développement de la méthode, des expériences numériques donnent un aperçu de ses capacités d'approximation
The dictionary learning problem has received increasing attention for the last ten years. DL is an adaptive approach for sparse data representation. Many state-of-the-art DL methods provide good performances for problems such as approximation, denoising and inverse problems. However, their numerical complexity restricts their use to small image patches. Thus, dictionary learning does not capture large features and is not a viable option for many applications handling large images, such as those encountered in remote sensing. In this thesis, we propose and study a new model for dictionary learning, combining convolutional sparse coding and dictionaries defined by convolutional tree structures. The aim of this model is to provide efficient algorithms for large images, avoiding the decomposition of these images into patches. In the first part, we study the optimization of a composition of convolutions with sparse kernels, to reach a target atom (such as a cosine, wavelet or curvelet). This is a non-convex matrix factorization problem. We propose a resolution method based on a Gaus-Seidel scheme, which produces good approximations of target atoms and whose complexity is linear with respect to the image size. Moreover, numerical experiments show that it is possible to find a global minimum. In the second part, we introduce a dictionary structure based on convolutional trees. We propose a dictionary update algorithm adapted to this structure and which complexity remains linear with respect to the image size. Finally, a sparse coding step is added to the algorithm in the last part. For each evolution of the proposed method, we illustrate its approximation abilities with numerical experiments

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Mandil, Guillaume. "Modèle de représentation géométrique intégrant les états physiques du produit." Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714559.

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Cette thèse introduit le concept de comportement géométrique d'un assemblage mécanique. Cette notion permet de rendre compte du caractère assemblable ou mobile d'un mécanisme sous la forme d'un système de relations algébriques entre les paramètres géométriques permettant de le décrire. Dans un premier temps, cette thèse montre l'intérêt de ce concept pour traiter des problèmes faisant intervenir plusieurs effets physiques et plusieurs scénarios d'utilisation. Ce chapitre est appliqué à l'étude de l'assemblabilité d'un treillis pyramidal de conception à 4 barres décrit par un modèle géométrique non cartésien issu de la littérature. Dans un second temps, après avoir constaté le manque de modèles adaptés permettant de représenter des mécanismes mobiles, ce travail en propose un non cartésien. Il détaille aussi une méthode de mise en équation afin de traduire la mobilité d'un mécanisme. Une application de ce modèle et de la méthode est également faite. Elle permet de résoudre localement le problème de la mobilité d'un mécanisme de Bennett. Enfin, la dernière partie de ce travail expose une solution pour associer et comparer deux objets décrits par des représentations non cartésiennes. Cette technique est utile pour comparer deux états physiques du même objet utilisé dans différents scénarios pour assurer le suivi d'une exigence géométrique. Elle peut également être utilisée pour associer des objets réels et des objets idéalisés pour traiter des problèmes de tolérancement

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Philogène, Gina. "De "Black" à "African american" : l'élaboration d'une nouvelle représentation sociale." Paris, EHESS, 1997. http://www.theses.fr/1996EHES0019.

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Cette these vise a montrer a quel point le changement de nom, de black a african american, signale une transformation dans la representation sociale des noirs americains. Le nouveau terme est positif, et cette caracteristique particuliere lui donne une qualite progressiste qui redefinit le groupe de maniere plus inclusif. Il s'agit ici d'une representation sociale anticipatrice, qui refait le present en regardant vers l'avenir. N'etant pas encore pleinement concretise dans notre realite, cette nouvelle representation est gardee vivante par un repertoire de presuppositions collectivement defini de references symbomiques et par sa contradistinction a black. En deplacant l'attention loin de la race, le ternie african american a cree un vacum qui semble etre rempli avec des notions de culture, d'ethnicite, et de multiculturalisme,tous accentuant le destin commun de tous les americains.

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Hautot, Julien. "Représentation à base radiale pour l'apprentissage par renforcement visuel." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2024. http://www.theses.fr/2024UCFA0093.

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Ce travail de thèse s'inscrit dans le contexte de l'apprentissage par renforcement (Renforcement Learning - RL) à partir de données image. Contrairement à l'apprentissage supervisé qui permet d'effectuer différentes tâches telles que la classification, la régression ou encore la segmentation à partir d'une base de données annotée, le RL permet d'apprendre, sans base de données, via des interactions avec un environnement. En effet, dans ces méthodes, un agent tel qu'un robot va effectuer différentes actions afin d'explorer son environnement et de récupérer les données d'entraînement. L'entraînement de ce type d'agent s'effectue par essais et erreurs ;lorsque l'agent échoue dans sa tâche, il est pénalisé, tandis que lorsqu'il réussit, il est récompensé. Le but pour l'agent est d'améliorer son comportement pour obtenir le plus de récompenses à long terme. Nous nous intéressons aux extractions visuelles dans des scénarios de RL utilisant des images vues à la première personne. L'utilisation de données visuelles fait souvent appel à des réseaux de convolution profonds permettant de travailler directement sur des images. Cependant, ces réseaux présentent une complexité calculatoire importante, manquent d'explicabilité et souffrent parfois d'instabilité. Pour surmonter ces difficultés, nous avons investigué le développement d'un réseau basé sur des fonctions à base radiales qui permettent des activations éparses et localisées dans l'espace d'entrée. Les réseaux à base radiale (RBFN ) ont connu leur apogée dans les années 90, puis ont été supplantés par les réseaux de convolution car ils étaient jugés difficilement utilisables sur des images en raison de leur coût en calcul. Dans cette thèse, nous avons développé un extracteur de caractéristiques visuelles inspiré des RBFN en simplifiant le coût calculatoire sur les images. Nous avons utilisé notre réseau pour la résolution de tâches visuelles à la première personne et nous avons comparé ses résultats avec différentes méthodes de l'état de l'art; en particulier, des méthodes d'apprentissage de bout-en-bout, des méthodes utilisant l'apprentissage de représentation d'état et des méthodes d'apprentissage machine extrême. Différents scénarios ont été testés issus du simulateur VizDoom, ainsi que du simulateur physique de robotique Pybullet. Outre la comparaison des récompenses obtenues après l'apprentissage, nous avons aussi effectué différents tests sur la robustesse au bruit, la génération des paramètres de notre réseau et le transfert d'une tâche dans la réalité.Le réseau proposé obtient les meilleures performances lors d'apprentissage par renforcement sur les scénarios testés, tout en étant plus simple d'utilisation et d'interprétation. De plus, notre réseau est robuste face à différents bruits, ce qui ouvre la voie à un transfert efficace des connaissances acquises en simulation à la réalité
This thesis work falls within the context of Reinforcement Learning (RL) from image data. Unlike supervised learning, which enables performing various tasks such as classification, regression, or segmentation from an annotated database, RL allows learning without a database through interactions with an environment. In these methods, an agent, such as a robot, performs different actions to explore its environment and gather training data. Training such an agent involves trial and error; the agent is penalized when it fails at its task and rewarded when it succeeds. The goal for the agent is to improve its behavior to obtain the most long-term rewards.We focus on visual extractions in RL scenarios using first-person view images. The use of visual data often involves deep convolutional networks that work directly on images. However, these networks have significant computational complexity, lack interpretability, and sometimes suffer from instability. To overcome these difficulties, we investigated the development of a network based on radial basis functions, which enable sparse and localized activations in the input space. Radial basis function networks (RBFNs) peaked in the 1990s but were later supplanted by convolutional networks due to their high computational cost on images. In this thesis, we developed a visual feature extractor inspired by RBFNs, simplifying the computational cost on images. We used our network for solving first-person visual tasks and compared its results with various state-of-the-art methods, including end-to-end learning methods, state representation learning methods, and extreme machine learning methods. Different scenarios were tested from the VizDoom simulator and the Pybullet robotics physics simulator. In addition to comparing the rewards obtained after learning, we conducted various tests on noise robustness, parameter generation of our network, and task transfer to reality.The proposed network achieves the best performance in reinforcement learning on the tested scenarios while being easier to use and interpret. Additionally, our network is robust to various noise types, paving the way for the effective transfer of knowledge acquired in simulation to reality

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Poussevin, Mickael. "Apprentissage de représentation pour des données générées par des utilisateurs." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066040/document.

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Dans cette thèse, nous étudions comment les méthodes d'apprentissage de représentations peuvent être appliquées à des données générées par l'utilisateur. Nos contributions couvrent trois applications différentes, mais partagent un dénominateur commun: l'extraction des représentations d'utilisateurs concernés. Notre première application est la tâche de recommandation de produits, où les systèmes existant créent des profils utilisateurs et objets qui reflètent les préférences des premiers et les caractéristiques des derniers, en utilisant l'historique. De nos jours, un texte accompagne souvent cette note et nous proposons de l'utiliser pour enrichir les profils extraits. Notre espoir est d'en extraire une connaissance plus fine des goûts des utilisateurs. Nous pouvons, en utilisant ces modèles, prédire le texte qu'un utilisateur va écrire sur un objet. Notre deuxième application est l'analyse des sentiments et, en particulier, la classification de polarité. Notre idée est que les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour une telle tâche. Les systèmes de recommandation et classificateurs de polarité traditionnels fonctionnent sur différentes échelles de temps. Nous proposons deux hybridations de ces modèles: la première a de meilleures performances en classification, la seconde exhibe un vocabulaire de surprise. La troisième et dernière application que nous considérons est la mobilité urbaine. Elle a lieu au-delà des frontières d'Internet, dans le monde physique. Nous utilisons les journaux d'authentification des usagers du métro, enregistrant l'heure et la station d'origine des trajets, pour caractériser les utilisateurs par ses usages et habitudes temporelles
In this thesis, we study how representation learning methods can be applied to user-generated data. Our contributions cover three different applications but share a common denominator: the extraction of relevant user representations. Our first application is the item recommendation task, where recommender systems build user and item profiles out of past ratings reflecting user preferences and item characteristics. Nowadays, textual information is often together with ratings available and we propose to use it to enrich the profiles extracted from the ratings. Our hope is to extract from the textual content shared opinions and preferences. The models we propose provide another opportunity: predicting the text a user would write on an item. Our second application is sentiment analysis and, in particular, polarity classification. Our idea is that recommender systems can be used for such a task. Recommender systems and traditional polarity classifiers operate on different time scales. We propose two hybridizations of these models: the former has better classification performance, the latter highlights a vocabulary of surprise in the texts of the reviews. The third and final application we consider is urban mobility. It takes place beyond the frontiers of the Internet, in the physical world. Using authentication logs of the subway users, logging the time and station at which users take the subway, we show that it is possible to extract robust temporal profiles

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Poussevin, Mickael. "Apprentissage de représentation pour des données générées par des utilisateurs." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2015PA066040.pdf.

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Dans cette thèse, nous étudions comment les méthodes d'apprentissage de représentations peuvent être appliquées à des données générées par l'utilisateur. Nos contributions couvrent trois applications différentes, mais partagent un dénominateur commun: l'extraction des représentations d'utilisateurs concernés. Notre première application est la tâche de recommandation de produits, où les systèmes existant créent des profils utilisateurs et objets qui reflètent les préférences des premiers et les caractéristiques des derniers, en utilisant l'historique. De nos jours, un texte accompagne souvent cette note et nous proposons de l'utiliser pour enrichir les profils extraits. Notre espoir est d'en extraire une connaissance plus fine des goûts des utilisateurs. Nous pouvons, en utilisant ces modèles, prédire le texte qu'un utilisateur va écrire sur un objet. Notre deuxième application est l'analyse des sentiments et, en particulier, la classification de polarité. Notre idée est que les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour une telle tâche. Les systèmes de recommandation et classificateurs de polarité traditionnels fonctionnent sur différentes échelles de temps. Nous proposons deux hybridations de ces modèles: la première a de meilleures performances en classification, la seconde exhibe un vocabulaire de surprise. La troisième et dernière application que nous considérons est la mobilité urbaine. Elle a lieu au-delà des frontières d'Internet, dans le monde physique. Nous utilisons les journaux d'authentification des usagers du métro, enregistrant l'heure et la station d'origine des trajets, pour caractériser les utilisateurs par ses usages et habitudes temporelles
In this thesis, we study how representation learning methods can be applied to user-generated data. Our contributions cover three different applications but share a common denominator: the extraction of relevant user representations. Our first application is the item recommendation task, where recommender systems build user and item profiles out of past ratings reflecting user preferences and item characteristics. Nowadays, textual information is often together with ratings available and we propose to use it to enrich the profiles extracted from the ratings. Our hope is to extract from the textual content shared opinions and preferences. The models we propose provide another opportunity: predicting the text a user would write on an item. Our second application is sentiment analysis and, in particular, polarity classification. Our idea is that recommender systems can be used for such a task. Recommender systems and traditional polarity classifiers operate on different time scales. We propose two hybridizations of these models: the former has better classification performance, the latter highlights a vocabulary of surprise in the texts of the reviews. The third and final application we consider is urban mobility. It takes place beyond the frontiers of the Internet, in the physical world. Using authentication logs of the subway users, logging the time and station at which users take the subway, we show that it is possible to extract robust temporal profiles

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Ben-Fares, Maha. "Apprentissage de représentation non supervisé de flux de données textuelles." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1316.

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Cette thèse présente des méthodes innovantes pour le regroupement de flux de données textuelles et introduit également un système d'identification des textes générés par l'IA. Cette méthode de détection de l'IA peut être utilisée indépendamment ou comme étape de prétraitement pour filtrer les documents entrants, en supprimant le contenu généré par l'IA et en préservant l'authenticité et la validité de l'information.Plus précisément, nous développons un système de classification qui distingue entre le texte écrit par des humains et celui généré par l'IA. Pour ce faire, cette méthode utilise une stratégie de fusion hiérarchique qui intègre des représentations provenant de diverses couches du modèle BERT. En se concentrant sur les caractéristiques syntaxiques, notre modèle classifie chaque token comme étant soit Humain, soit IA, capturant efficacement des structures textuelles détaillées et assurant une performance robuste dans plusieurs langues grâce au modèle XLM-RoBERTa-Large.Dans le domaine du regroupement de flux de données, en particulier pour les données textuelles, nous introduisons d'abord une méthode appelée OTTC (Regroupement Textuel Topologique en Ligne). Cette approche exploite l'apprentissage de représentations topologiques en combinaison avec des techniques de regroupement en ligne. Elle aborde efficacement les défis du clustering de flux de données textuelles, tels que la dynamique des données, la sparsité et la malédiction de la dimensionnalité, qui sont des problèmes que les méthodes de regroupement traditionnelles peinent souvent à gérer.Pour améliorer davantage les résultats du regroupement et répondre aux limites de l'OTTC, nous proposons l'algorithme MVTStream, spécialement conçu pour les flux de données textuelles à vues multiples. Cet algorithme fonctionne en trois étapes: d'abord, il génère des représentations textuelles diverses à partir des données entrantes, traitant chaque représentation comme une vue distincte. Ensuite, il utilise des structures de micro-clusters pour un traitement en temps réel. Enfin, il utilise des méthodes d'ensemble pour agréger les clusters provenant des différentes vues et obtenir les clusters finaux
This thesis presents an innovative methods for clustering text data streams and also introduces a system for identifying AI-generated text. This AI detection method can be used independently or as a preprocessing step to filter incoming documents, by removing AI-generated content, preserving the authenticity and validity of the information.Specifically, we develop a classification system that distinguishes between human-written and AI-generated text. This method employs a hierarchical fusion strategy that integrates representations from various layers of the BERT model. By focusing on syntactic features, our model classifies each token as either Human or AI, effectively capturing detailed text structures and ensuring robust performance across multiple languages using the XLM-RoBERTa-Large model.In the field of data stream clustering, particularly for textual data, we first introduce a method called OTTC (Online Topological Text Clustering). This approach leverages topological representation learning in combination with online clustering techniques. It effectively addresses the challenges in clustering textual data streams, such as data dynamism, sparsity, and the curse of dimensionality, which are issues that traditional clustering methods often struggle to manage.To further improve clustering results and address the limitations of OTTC, we propose the MVTStream algorithm, specifically designed for multi-view text data streams. This algorithm operates in three stages: First, it generates diverse text representations of incoming data, treating each representation as a separate view. Then, it employs micro-cluster data structures for real-time processing. Finally, it utilizes ensemble methods to aggregate clusters from the various views and get the final clusters

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LERCH, CHRISTOPHE. "Une nouvelle représentation du contrôle organisationnel : le pilotage des processus." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1998. http://www.theses.fr/1998STR1EC01.

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La crise de l'instrumentation de gestion apparue au debut des annees 80 peut etre interpretee comme une crise des modes de representation de l'organisation. Cette these propose en reponse une reflexion sur le controle organisationnel a partir d'une modelisation a base d'activites. En premier lieu, l'analyse porte sur la construction de representations graphiques, modelisant de maniere specifique le comportement des activites reelles d'une organisation. Notre etude identifie certaines limites des outils de modelisation fonctionnels les plus couramment employes, et propose des solutions palliatives fondees sur une modelisation cognitive de l'activite. En second lieu, nous developpons une typologie qui permet d'analyser la diversite des processus a l'aide de trois ideotypes : les processus structures, les processus semi-structures et les processus non- structures. Ces configurations se distinguent notamment par leur strategie d'adaptation a l'environnement et leur structure de pilotage. Cette conceptualisation constitue un langage visant a faciliter la realisation d'un diagnostic sur le fonctionnement des processus. Notre recherche aboutit a la construction d'un tableau de bord dont le but est d'inflechir les mecanismes collectifs d'adaptation et de creation des connaissances des processus. Nous mettons en evidence a la fois des leviers d'action qui agissent sur ces mecanismes et les risques potentiels de blocages de la dynamique d'apprentissage inherents a leur utilisation. Finalement, le controle des processus apparait comme un moyen de mobiliser l'attention cognitive des operateurs vers l'exploration des savoirs de comprehension portant sur des problemes mal elucides ayant une importance strategique pour l'organisation. Il permet en contre-partie d'economiser l'attention des membres de l'organisation en optant pour l'exploitation des connaissances factuelles et des savoir-faire techniques portant sur des problemes de moindre importance ou deja bien elucides
The crisis of management instrumentation wich appeared in the 80's can be interpreted as a crisis of the representation modes of organization. Therfore this thesis offers some thoughts on the type of organization aimed at controlling, starting from a model based an activities. First, we use graphical representations in order to model the activities of organisations in applied cases. Our analysis identifies some limits the functional tools which are most frequently used. We then suggest some solutions by resorting to a cognitive representation of the activities. Secondly, we develop a typology which structures the diversity of the processes. We distinguish three categories : the structured process, the semi-structured process, the non structured process. Those configurations can in particular be differentiated by their strategies of environmental adaptation and their structure of management. The objective to provide a language so as to facilitate the diagnosis on the functioning of the processes. Our study resulted in devising a dashboard intended to drive the collective mechanisms of adaptation and knowledge creation. Our analysis emphasises both the parameters of control of these mechanisms and the impact of those parameters on the dynamic of the learning processes. Finally, managing the processes appears to be a way to mobilise the cognitive attention of the actors of the organisation. The point is especially important when the operators have to solve radically new problems of strategic importance for the organisation and thus need to explore new. Fields of knowledge. Conversely, managing the processes helps to save the cognitive resources of the organisation in situations where the members have to solve well-defined and well-known problems by exploiting available and explicit knowledge

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Kermorvant, Christopher. "Apprentissage de modèles à états finis stochastiques pour les séquences." Saint-Etienne, 2003. http://www.theses.fr/2003STET4002.

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Le travail présenté dans cette thèse concerne l'apprentissage de modèles à états finis stochastiques pour la modélisation de séquences. Ces modèles combinent un aspect structurel et un aspect probabiliste que nous avons tous deux cherché à développer à travers une extension à la fois des modèles et des algorithmes d'apprentissage. Nous avons voulu d'une part développer les aspects statistiques des algorithmes d'inférence des automates à états finis stochastiques et en particulier les adapter aux cas pratiques. Pour ce faire, nous avons développé un nouvel algorithme d'inférence basé sur un test statistique de comparaison d'échantillons. Ce cadre permet l'utilisation de techniques statistiques adaptées à la taille des échantillons d'apprentissage. Nous avons voulu d'autre part développer l'aspect syntaxique des automates à états finis et leur capacité à modéliser la structure sous-jacente des séquences. Dans ce but, nous avons défini les automates typés, une extension des automates à états finis classiques permettant d'introduire dans les automates des connaissances a priori sur les séquences. D'un point de vue théorique, nous avons étudié l'espace de recherche associé au problème de l'inférence de ces automates. Nous avons proposé une adaptation des algorithmes d'inférence existant au cas des automates typés. D'un point de vue pratique, nous avons appliqué un algorithme d'inférence d'automates typés stochastiques à un problème de modélisation de la langue en reconnaissance de la parole. Les modèles obtenus rivalisent avec les modèles à l'état l'art (n-grammes) sur un corpus classique du domaine
This thesis deals with learning stochastic finite state automata for sequence modelling. We aimed at developing both their structural and probabilistic aspects, through the extension of the models and the design of new learning algorithms. On the one hand, we have developed statistical aspects of stochastic finite state automaton learning algorithms in order to deal with practical cases. We have designed a new learning algorithm based on statistical tests for sample comparison. This framework allows to take into account the size of the learning set in the inference process. On the other hand, we have developed syntactic aspects of finite state automaton and their ability to model the underlying structure of sequences. We have defined typed automata, an extension of classical finite state automata, which permits the introduction of a priori knowledge in the models. From a theoretical point of view, we have studied the search space for the typed automata. We have proposed a modified version of classical automata learning algorithms in the framework of typed automata. Finally, we have applied these models and algorithms to a language modelling task. The obtained automata were competitive with state of the art models on a classical corpus

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Scherrer, Bruno. "Apprentissage de représentation et auto-organisation modulaire pour un agent autonome." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00003377.

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Cette thèse étudie l'utilisation d'algorithmes connexionnistes pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. L'apprentissage par renforcement est une théorie computationnelle qui permet de décrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un certain nombre de buts via l'interaction.

Nous avons considéré trois problèmes de complexité croissante et montré qu'ils admettaient des solutions algorithmiques connexionnistes : 1) L'apprentissage par renforcement dans un petit espace d'états : nous nous appuyons sur un algorithme de la littérature pour construire un réseau connexionniste ; les paramètres du problème sont stockés par les poids des unités et des connexions et le calcul du plan est le résultat d'une activité distribuée dans le réseau. 2) L'apprentissage d'une représentation pour approximer un problème d'apprentissage par renforcement ayant un grand espace d'états : nous automatisons le procédé consistant à construire une partition de l'espace d'états pour approximer un problème de grande taille. 3) L'auto-organisation en modules spécialisés pour approximer plusieurs problèmes d'apprentissage par renforcement ayant un grand espace d'états : nous proposons d'exploiter le principe "diviser pour régner" et montrons comment plusieurs tâches peuvent être réparties efficacement sur un petit nombre de modules fonctionnels spécialisés.

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Delteil, Alexandre. "Représentation et apprentissage de concepts et d'ontologies pour le web sémantique." Nice, 2002. http://www.theses.fr/2002NICE5786.

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Nous présentons dans cette thèse des langages de représentation des connaissances pour le Web Sémantique, dans l'objectif de fournir une expressivité supérieure aux formalismes actuels comme RDF(S). Le premier langage est une extension de RDF(S) fondée sur les Graphes Conceptuels Simples. Le deuxième langage, GDL, intègre à la fois les caractéristiques des Graphes Conceptuels (GCs) et des Logiques de Description (LDs). Par rapport aux GCs, ce langage peut être vu comme la clôture des GCs sous les opérateurs booléens. Par rapport aux LDs, GDL peut être vu comme la généralisation de ALC permettant de définir n'importe quel motif graphique dans les définitions de concepts. Dans l'objectif de mettre à jour et enrichir les ontologies, nous proposons un algorithme incrémental d'apprentissage de concepts et d'ontologie pour le Web Sémantique. Notre algorithme classe les objets d'une façon systématique selon les motifs relationnels qui les décrivent.

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Lacoue-Labarthe, Mathieu. "La représentation des Indiens dans le western américain, des années 1930 à nos jours." Paris 8, 2009. http://www.theses.fr/2009PA083144.

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L'étude quantitative et qualitative d’un échantillon de 600 westerns américains réalisés entre 1930 et 2005 permet de distinguer une évolution dans la représentation des Indiens. Jusqu'au milieu des années 1950, l'Indien est plus souvent absent et presque toujours décrit sous des traits très négatifs. Ces préjugés sont dus aux origines du western, qui s'inspire de diverses formes d'expression littéraire et artistique en vogue du XVIIe au début du XXe siècles. A partir de 1945, on constate cependant une amorce d'évolution liée aux bouleversements causés par la Seconde Guerre mondiale avec la réalisation d'une série de westerns pro-indiens. Il faut toutefois attendre la seconde moitié des années 1950 pour voir s'opérer un changement plus profond. Le sauvage sanguinaire cède parfois la place au noble sauvage, mais certains westerns s'appliquent à remettre en cause tous les stéréotypes au sujet des Indiens, qu'ils soient positifs ou négatifs. Cette nouvelle image de l'Indien s’explique par les avancées du mouvement pour les droits civiques, la contestation de la guerre du Vietnam, du productivisme et de la société de consommation ainsi que par le souci croissant de l'environnement et le rajeunissement et les mutations de la société américaine
The study of a sample of 600 American western movies realized between 1930 and 2005 shows the evolution of the Native Americans' portrayal. Till the mid-50s, he is mostly absent and almost always depicted in a negative way. These prejudices are due to the roots of the western movie, inspired by different literary and artistic forms used between the XVIIth and the beginning of the XXth century. From 1945 on, the way Native Americans are shown becomes more positive because of the consequences of World War II. Nevertheless, it's not before the mid-50s that we can see a deep change in the way they are treated on the screen. Sometimes the bloodthirsty savage becomes the noble red man, but all the stereotypes, positive or negative, about the Indians are questioned in some movies. This new image of the Native American is due to the success of the civil rights movement and to the protest against productivism, consumerism, and the Vietnam war ; it is also due to the growing care for environment, the change and the new blood injected into the American society

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Goualle, Laurent. "Le drame judiciaire ou la représentation du procès dans le cinéma américain." Paris 3, 2001. http://www.theses.fr/2001PA030049.

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Les tribunaux et les juges, dont l'influence ne cesse de s'etendre aux etats-unis, ont depuis longtemps envahi l'imagerie hollywoodienne, et le theme du proces est au centre de tres nombreux films de fiction. Il s'agit d'etudier le sens des images de la justice contenues dans ces productions, a travers l'analyse d'un certain nombre de drames judiciaires representatifs : twelve angry men de lumet,anatomy of a murder de preminger, to kill a mockingbird de mulligan, amistad de spielberg, et bien d'autres. . . L'audience du tribunal apparait comme une sorte de petit theatre de l'amerique ou se jouent des tragedies, ou s'expriment des en jeux nationaux, ou se reglent des conflits de societe. Cette recherche met en avant les contradictions liees a ces films : d'une part, on peut considerer que les proces, au cinema, participent d'une vision ideale, voir ideologique de l'amerique. Ils tendent a presenter le fonctionnement exemplaire d'un modele de democratie, reposant sur des institutions judiciaires solides et efficaces ; ils exaltent un certain nombre de valeurs federatrices, liees au reve americain : le proces est la vitrine d'une justice garantie par la loi et la constitution. En tantque tribune, il permet aussi d'apporter une solution eclatante aux dysfonctionnements de la societe, par l'arbitrage d'un juge ou d'un jury. D'autre part, ces films revelent aussi, indirectement, des crises profondes, des angoisses nationales, des fractures politiques et sociales. La solution judiciaire, exemplaire en apparence, laisse parfois transparaitre une realite sociale accablante ou devoile des comportements humains inquietants, qui illustrent aussi l'ambiguite du genre.

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Letort, Delphine. "Du film noir au néo-noir : mythes et stéréotypes en représentation : (1941-2001)." Rennes 2, 2002. http://www.theses.fr/2002REN20020.

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Les années quarante ont vu l'émergence d'un mouvement esthétique original que le film noir synthétise en se démarquant des conventions alors en vogue à Hollywood. Surveillé par la censure en raison du contenu subversif qui le caractérise, le film noir convoque une série de stéréotypes dont l'étude nous permet de mesurer l'influence du politique et de l'idéologique sur son mode de représentation. Structures narratives et mode de représentation travaillent de concert à la création d'une mythologie (la femme est fatale tandis que le héros est dit "hard boiled") que l'industrie cinématographique va abondamment exploiter dans sa stratégie commerciale. Le film noir révèle l'instabilité des codes qui servent à représenter le féminin et le masculin, suggère l'ambiguité des désirs qui poussent à l'acte meurtrier, fouille l'inconscient des êtres en proie à des pulsions morbides à travers les lumières contrastées qui composent l'espace. La criminalité apparaît comme le symptôme d'une véritable crise d'identité sociale et individuelle, semant dès les années cinquante les racines d'un mal que l'on voit exploser dans la violence du polar et du film néo-noir. Modernité et postmodernité ont affecté la relation de l'individu à l'espace social, à lui-même, comme elles ont transformé le statut de l'image dans la société. Le film noir et ses avatars trahissent les angoisses qui accompagnent une évolution incontrôlable, remplissent toujours une fonction politique à l'intéérieur du pays, invitant à un questionnement des valeurs individuelles et collectives à travers l'investigation de crimes dont l'horreur va croissante. Le film néo-noir interroge directement la culture et la civilisation postmodernes, s'amuse à déconstruitre les codes cinématographiques du film noir afin de mettre l'accent sur l'artificialité de la construction des images qui nous entourent et nous représentent, mais dont les enjeux nous échappent
Classical Hollywood narratives are characterized by a set of conventions which film noir shattered as it emerged in the 1940s. Not only did the newly born genre disrespect the realist effect that ruled representation in classical films while playing upon mise en scene, but it also proved quite subversive as far as content is concerned. It relied on a series of stereotypes (the femme is fatale while the hero is hardboiled) that need to be recognized and analyzed in order to understand why film noir was closely watched by censorship. No doubt the political power of film noir was enhanced by its narrative structure and its mode of representation, implicitly referring to mythological narratives and figures, which the film industry also endowed with a commercial purpose. Film noir plays on the expressionist quality of black and white in order to express the ambiguity of desires leading individuals to the margins of crime, thus emphasizing that instabilities of gender were already incipient in the forties. Violence has pervaded the genre while laying stress on the urban crisis and expressing the psychological conflicts undermining the individual's sense of identity. The study of crime and violence in film noir and neo-film noir allows us to understand how modernity and postmodernity have affected the relationship of the individual to his environment and to himself. Film noir echoes the troubles caused by the transformation of society into a modern world whereas neo-film reflects the social and identity crisis triggered by a postmodern state and a new cultural and economic order. Postmodern aesthetics questions the rules of cinematic representation while deconstructing the genre, thus demystifying the American set of values vulgarized by Hollywood films and cinema itself

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Gonzalez, Eric. ""Signifyin(g) jazzmen" : statut et représentation du musicien de jazz afro-américain des années 1920 à nos jours." Bordeaux 3, 1997. http://www.theses.fr/1997BOR30061.

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Les musiciens de jazz afro-americains se situent a l'intersection du primitivisme et de la modernite. Consideres a l'origine comme des amuseurs, les jazzmen revendiquent et conquierent le statut d'artiste dans un combat ideologique portant sur l'appartenance et la negritude du jazz. Au sein de la communaute noire, les musiciens de jazz sont envisages et depeints comme des porte-parole dont l'eloquence leur permet d'interpreter et de traduire musicalement l'experience du peuple noir. La fonction mediatrice des jazzmen afro-americains entre la societe dominante et la minorite noire est egalement etudiee afin de degager les interactions de leur praxis esthetique et de leur engagement politique et social, ainsi que leur dimension mythique. Les succes des musiciens de jazz noirs et les obstacles qu'ils ont du surmonter illustrent la necessite et les difficultes des afro-americains d'affirmer leur difference dans un contexte economique, politique, social et culturel ou ils restent minoritaires
Afro-american jazz musicians stand at the intersection of primitivism and modernity. Originally regarded as entertainers, jazzmen have claimed and gained the status of artists in an ideological battle over the ownership and the blackness of jazz. In the black community, jazz musicians are regarded and depicted as spokesmen whose articulateness enables them to interpret and translate musically the black experience. The mediational function of afro-american jazzmen between the dominant society and the black minority is also studied in order to bring out the interactions of their aesthetic praxis and their political and social involvement, as well as their mythical dimension. The achievements of black jazz musicians and the obstacles they have had to overcome exemplify the necessity and the difficulties for afro-americans to assert their difference in an economic, political, social and cultural context where they remain a minority

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Boyer, Laurent. "Apprentissage probabiliste de similarités d'édition." Phd thesis, Université Jean Monnet - Saint-Etienne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00718835.

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De nombreuses applications informatiques nécessitent l'utilisation de distances. Dans le cadre de données structurées, chaînes ou arbres, nous utilisons majoritairement la distance d'édition. Celle-ci correspond au nombre minimal d'opérations d'édition (insertion, délétion et substitution) nécessaire pour transformer la première donnée en la seconde. Suivant l'application traitée, il est possible de paramétrer la distance d'édition en associant à chaque opération d'édition un poids. Dans le cadre de ce manuscrit, nous proposons une technique d'apprentissage automatique supervisée pour apprendre les poids de la distance décrite précédemment. L'algorithme utilisé, appelé Expectation-Maximisation, maximise la vraisemblance des paramètres du modèle à l'aide d'un échantillon d'apprentissage composé de paires d'exemples considérés comme similaires. La première contribution de ce manuscrit est une extension de précédents travaux sur les chaînes aux arbres sous la forme de transducteur à un unique état. Nous montrons sur une tâche de reconnaissance de caractères manuscrits, l'efficacité de l'apprentissage par rapport à l'utilisation de poids non appris. La seconde est une approche sur les chaînes sous contraintes. Le modèle est représenté par un ensemble fini d'états dans lequel les transitions sont contraintes. Une contrainte est représentée par un ensemble fini de fonctions booléennes définies sur la chaîne d'entrée et une de ses positions. Nous utilisons notre modèle pour aborder une application de recherche de sites de facteur de transcription dans des séquences génomiques

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Fusty-Raynaud, Sylvie. "Apprentissage et dysfonctionnement du langage écrit et représentation motrice de la parole." Paris 8, 2007. http://octaviana.fr/document/145514919#?c=0&m=0&s=0&cv=0.

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Les travaux sur le lecteur expert, l'apprentissage de la lecture et ses dysfonctionnements ne conduisent ni à une définition homogène des sujets dyslexiques ni à une méthodologie cohérente de remédiation. Cette thèse propose d'analyser les problèmes d'apprentissage de la lecture sous un angle nouveau. Plutôt que de considérer le comportement du lecteur expert, elle examine les contraintes que le système alphabétique impose au sujet apprenant et les ressources qu'il mobilise en lui. Plutôt que d'examiner les caractéristiques du sujet dyslexique, elle observe comment la remédiation est conduite et adaptée en fonction de chaque sujet et comment elle agit sur lui. Le système alphabétique est fondé sur l'association graphème / phonème. Le phonème se définit essentiellement en termes articulatoires et non en termes acoustiques. La maîtrise de la lecture s'appuie donc en premier lieu sur la représentation motrice de la parole qui constitue le traitement actif permettant la connexion entre représentation visuelle et représentation auditive. La remédiation des troubles de la lecture est fondée sur l'oralisation. Cette dernière constitue le principe actif de toute rééducation, non parce qu'elle sonorise l'écrit, mais parce qu'elle permet au sujet de retrouver les gestes de parole symbolisés par les graphèmes. De ce point de vue, ce ne sont pas les dyslexiques, mais les normolecteurs qui ont une structure cognitive commune. Elle correspond à l'empreinte du système alphabétique qui génère une représentation audio-visuo-grapho-phonatoire de la parole
Data about expert reader, reading learning and reading disabilities lead neither to a homogeneous definition of dyslexics nor a coherent methodology of remediation. This thesis aims to analyse reading learning difficulties in a new way. Rather than considering the good reader's behavior, we examine the constraints imposed and the resources required by alphabetic system. Rather than examine the dyslexic’s characteristics, we observe how the remediation is adapted to the subjects and influences them. The alphabetic system is based on grapheme / phoneme association. The phoneme is defined by articulatory more than acoustic features. Thus, reading is primarily based on speech-motor representation which actively connects visual and auditory representations. Learning disabilities remediation is based on oral realization, which is the active principle of each remediation program, as it enables readers to recognize speech gesture symbolised by graphemes. Thus it appears that the normal readers and not the dyslexics share a cognitive structure which corresponds to the alphabetic system mark, generating an audio-visuo-grapho-phonatory representation of speech

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324/document.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée
This thesis deals with the development of time series analysis methods. Our contributions focus on two tasks: time series forecasting and classification. Our first contribution presents a method of prediction and completion of multivariate and relational time series. The aim is to be able to simultaneously predict the evolution of a group of time series connected to each other according to a graph, as well as to complete the missing values in these series (which may correspond for example to a failure of a sensor during a given time interval). We propose to use representation learning techniques to forecast the evolution of the series while completing the missing values and taking into account the relationships that may exist between them. Extensions of this model are proposed and described: first in the context of the prediction of heterogeneous time series and then in the case of the prediction of time series with an expressed uncertainty. A prediction model of spatio-temporal series is then proposed, in which the relations between the different series can be expressed more generally, and where these can be learned.Finally, we are interested in the classification of time series. A joint model of metric learning and time-series classification is proposed and an experimental comparison is conducted

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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324.

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Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée
This thesis deals with the development of time series analysis methods. Our contributions focus on two tasks: time series forecasting and classification. Our first contribution presents a method of prediction and completion of multivariate and relational time series. The aim is to be able to simultaneously predict the evolution of a group of time series connected to each other according to a graph, as well as to complete the missing values in these series (which may correspond for example to a failure of a sensor during a given time interval). We propose to use representation learning techniques to forecast the evolution of the series while completing the missing values and taking into account the relationships that may exist between them. Extensions of this model are proposed and described: first in the context of the prediction of heterogeneous time series and then in the case of the prediction of time series with an expressed uncertainty. A prediction model of spatio-temporal series is then proposed, in which the relations between the different series can be expressed more generally, and where these can be learned.Finally, we are interested in the classification of time series. A joint model of metric learning and time-series classification is proposed and an experimental comparison is conducted

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Aldea, Emanuel. "Apprentissage de données structurées pour l'interprétation d'images." Paris, Télécom ParisTech, 2009. http://www.theses.fr/2009ENST0053.

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La plupart des méthodes de classification d’images s'appuient en premier lieu sur les attributs des objets d'intérêt. Cependant, les informations spatiales liées aux relations entre ces objets sont également utiles, comme cela a été montré en segmentation et reconnaissance de structures dans les images, et leur intégration dans des méthodes d'apprentissage et de classification commence à apparaître et évoluer. Les modélisations floues permettent de représenter à la fois l'imprécision de la relation et le passage graduel de la satisfaction à la non satisfaction de cette relation. L'objectif de ce travail est d'explorer les techniques de représentation de l’information spatiale et leur intégration dans les classifieurs d'images qui utilisent les noyaux de graphes. Nous justifions le choix de graphes étiquetés pour représenter les images dans le contexte de l'apprentissage SVM, ainsi que les adaptations nécessaires par rapport aux domaines connexes. A partir des mesures d’adjacence floues entre les objets d'intérêt, nous définissons une famille de représentations de graphes déterminés par des seuils différents appliqués à ces mesures spatiales. Enfin, nous employons plusieurs noyaux dans un apprentissage multiple afin de mettre en place des classifieurs qui peuvent tenir compte des différentes représentations graphiques de la même image à la fois. Les résultats montrent que l'information spatiale complète les caractéristiques visuelles des éléments distinctifs dans les images et que l'adaptation des fonctions noyau pour les représentations spatiales floues est bénéfique en termes de performances
Image interpretation methods use primarily the visual features of low-level or high-level interest elements. However, spatial information concerning the relative positioning of these elements is equally beneficial, as it has been shown previously in segmentation and structure recognition. Fuzzy representations permit to assess at the same time the imprecision degree of a relation and the gradual transition between the satisfiability and the non-satisfiability of a relation. The objective of this work is to explore techniques of spatial information representation and their integration in the learning process, within the context of image classifiers that make use of graph kernels. We motivate our choice of labeled graphs for representing images, in the context of learning with SVM classifiers. Graph kernels have been studied intensively in computational chemistry and biology, but an adaptation for image related graphs is necessary, since image structures and properties of the information encoded in the labeling are fundamentally different. We illustrate the integration of spatial information within the graphical model by considering fuzzy adjacency measures between interest elements, and we define a family of graph representations determined by different thresholds applied to these spatial measures. Finally, we employ multiple kernel learning in order to build up classifiers that can take into account different graphical representations of the same image at once. Results show that spatial information complements the visual features of distinctive elements in images and that adapting the discriminative kernel functions for the fuzzy spatial representations is beneficial in terms of performance

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Prudhomme, Elie. "Représentation et fouille de données volumineuses." Thesis, Lyon 2, 2009. http://www.theses.fr/2009LYO20048/document.

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Le stockage n'étant plus soumis à des contraintes de coût importantes, les systèmes d'information collectent une quantité croissante de données, souvent via des processus d'acquisition automatique. En parallèle, les objets d'intérêt sont devenus plus complexes. C'est le cas, par exemple, des images, du texte ou encore des puces à ADN. Pour leur analyse, les méthodes d'apprentissage doivent alors prendre en compte l'augmentation massive et conjointe du nombre d'exemples et d'attributs qui en résultent. Or, les outils classiques de l'apprentissage automatique ne sont pas toujours adaptés à ce changement de volumétrie tant au niveau de leur complexité algorithmique que pour appréhender la structure des données. Dans ce contexte de données volumineuses en apprentissage supervisé, nous nous sommes intéressés à l'extraction de deux catégories de connaissances, conjointement à la prédiction, la première relative à l'organisation des exemples entre eux et la seconde relative aux interactions qui existent entre les attributs. Pour nous intéresser aux relations entre les exemples, nous définissons le concept de représentation en apprentissage supervisé comme une modélisation et une visualisation des données à la fois du point de vue de la proximité entre les exemples et du lien entre la position des exemples et leur étiquette. Parmi les différents algorithmes recensés qui conduisent à l'obtention d'une telle représentation, nous retenons les cartes auto-organisatrices qui présentent la plus faible complexité algorithmique, ce qui les rend adaptées aux données volumineuses. L'algorithme des cartes auto-organisatrices étant nonsupervis é, nous proposons une adaptation à l'apprentissage supervisé par le biais des cartes étiquetées (Prudhomme et Lallich, 2005b). Nous montrons également qu'il est possible de valider statistiquement la qualité de la représentation obtenue par une telle carte (Prudhomme et Lallich, 2005a). Les statistiques que nous proposons sont corrélées avec le taux d'erreur en généralisation, ce qui permet de juger a priori de la qualité de la prédiction qui résulte de la carte. Néanmoins, la prédiction des cartes auto-organisatrices n'est pas toujours satisfaisante face à des données en grandes dimensions. Dans ce cas, nous avons recours aux méthodes ensemblistes. Ces méthodes agrègent la prédiction de plusieurs classifieurs simples. En créant une certaine diversité entre les prédictions de ces classifieurs, les méthodes ensemblistes améliorent la prédiction qui aurait été obtenue par un seul classifieur. Pour créer cette diversité, nous apprenons chaque classifieur simple (dans notre cas, des cartes auto-organisatrices) sur un sous-espace de l'espace d'apprentissage. La diversité est ainsi l'occasion de diminuer la dimensionnalité du problème. Afin de choisir au mieux les sous-espaces, nous nous sommes inspirés des connaissances théoriques disponibles sur la répartition de l'erreur en généralisation d'un ensemble. Nous avons alors proposé deux heuristiques. La première heuristique est non-supervisée. Elle repose sur l'interprétation des corrélations entre attributs pour déterminer les sous-espaces à apprendre (Prudhomme et Lallich, 2007). La seconde heuristique, au contraire, est supervisée. Elle optimise par un algorithme génétique une mesure de l'erreur d'un ensemble en fonction de l'erreur des classifieurs qui le composent (Prudhomme et Lallich, 2008b). Ces deux heuristiques conduisent à des ensembles de cartes (ou des comités de cartes) dont l'erreur en généralisation est plus faible que celle d'une carte seule apprise sur la totalité des attributs. Néanmoins, ils conduisent également à une multitude de représentations. Pour proposer une seule représentation à l'issue de l'apprentissage, nous introduisons la notion de stacking géographique. (...)
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Sarreau, Jérôme. "Le sublime et la représentation photographique de l'ouest américain au XIXè siècle [(1840-1912)]." Pau, 2008. http://www.theses.fr/2008PAUU1013.

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Au cours du 19è siècle, les Etats-Unis ont considérablement agrandi leur territoire. La partie occidentale du continent américain a progressivement été peuplée et industrialisée. Alors que des villes et usines étaient construites, la place de la nature régressait inexorablement. C'est dans ce contexte que des photographes sont partis vers l'Ouest afin de représenter les paysages encoresauvages mais aussi les merveilles technologiques qui commençaient à envahir cette région. Cette entreprise démontre l'attitude ambivalente des Américains du 19è siècle, à la fois éblouis par la beauté de la nature sauvage et attirés par le progrès technique. Il est donc significatif qu'ils aient considéré comme sublimes aussi bien les paysages sauvages crées par Dieu que les oeuvres des ingénieurs. On peut véritablement parler de transfert des valeurs au cours du siècle. La Nature, qui fut l'un des piliers dans la construction d'une authentique identité nationale, fut tout de suite associée au genre sublime, mais plus tard, ses caractéristiques furent transmises à l'Homme et l'idée de sublime fut alors associée aux machines. Une nouvelle forme de sublime est donc apparue en Amérique : le sublime technologique. Cette étude analyse le rôle des photographes dans cette évolution, qui pourrait être conçue comme une popularisation du sublime, mis à portée du plus grand nombre. Le corpus est principalement constitué de photographies réalisées par William Henry Jackson et Carleton E. Watkins. Les analyses de ces images permettent de mettre en évidence les éléments typiques du sublime. Ces photographies représentent tous les aspects de l'Ouest américain dans la deuxième moitié du 19è siècle : aussi bien les paysages sauvages que les tribus indiennes et l'industrialisation
During the 19th century, the territory occupied by the United States was significantly enlarged. The Western part of the American continent was progressively populated and industrialized. While towns and factories were built, the place of nature inexorably decreased. At that time, some photographers left for the West in order to represent the landscapes which were still in their pristine condition but also the technological wonders which were invading this area. Their undertaking shows the ambivalent attitude of 19th century Americans, who were both dazed by the beauty of the wilderness and lured by technical progress. It is thus significant that they considered as sublime not only the wild landscapes created by God but also the works of the engineers. We can really speak about a transfer of values during the century. Nature, which had been a pillar in the building of a genuine national identity, was associated with the sublime straightaway, but later, its characteristics were transferred to Man and the idea of sublime was then associated with the machines. A new form of sublime appeared in America : the technological sublime. This study analyzes the part played by photographers in this evolution, which could be seen as a popularization of the sublime, thus put within the reach of every American citizen. The corpus consists mainly of photographs taken by William Henry Jackson and Carleton E. Watkins. The analysis of these pictures emphasizes the typical characteristics of the sublime. These photographs represent all the aspects of the American West in the second half of the 19th century : the wilderness as well as the Indian tribes and the industrialization of the region

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Cislaru, Georgeta. "Étude sémantique et discursive du nom de pays dans la presse française avec référence à l'anglais, au roumain et au russe." Paris 3, 2005. http://www.theses.fr/2005PA030106.

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Ce travail a pour but l'élaboration et la description de l'objet nom de pays en tant que sous-catégorie spécifique des noms propres ; il s'inscrit dans une perspective sémantique et discursive. L'analyse co(n)textualisée des emplois du nom de pays dans le discours de la presse française met en évidence la complexité sémantico-référentielle de cette forme appellative, déterminée par la nature de son domaine de référence : tout nom de pays articule deux dimensions référentielles, le lieu (en France) et l'institution (la France appelle à l'ordre). Cette complexité se vérifie également dans l'usage que font du nom de pays les discours de presse en anglais, en roumain et en russe. On constate par ailleurs que la dimension locative et la dimension collective institutionnelle reflètent des représentations socio-culturellement situées et discursivement construites du domaine de référence, en contribuant ainsi à une dynamique systématisée du sens en discours
The present research aims at elaborating the linguistic category of country-names as a specific unit of the proper name class; a semantic and discursive approach is proposed. The contextualized analysis of country-name use in French newspapers points out the semantic and referential complexity of these appellative items, a complexity determined by the nature of their reference domain. It appears that any country-name contains two referential potentialities, place (in France) and institution (Liberia calls). The same complexity is revealed by country-name behaviour in English, Romanian and Russian newspapers' discourse. It appears that both place and collective-institutional aspects reflect social and cultural representations of the reference domain, produced by discourse. Due to their representational charge, the two referential potentialities enable a systematised dynamics of meaning construction

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Dossou, Aristide. "La représentation politique des minorités historiquement défavorisées comme une exigence du droit d'être traité avec respect égal : le cas de la minorité afro-américaine." Paris 1, 2010. http://www.theses.fr/2010PA010570.

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Le droit à une représentation politique juste est capital dans la structure d'une démocratie représentative moderne. Mais est-ce qu'une juste représentation est nécessairement liée à l'identité de ceux et celles qui siégent dans les Assemblées parlementaires ? Notre intuition fondamentale est la suivante : lorsque des groupes historiquement défavorisés sont de façon chronique et systémique sous-représentés dans les législatures, les citoyens appartenant à ces groupes sont inéquitablement représentés et ne sont donc pas traités avec le même respect et la même attention. Le système électoral américain, par exemple, produit assurément des législatures dans lesquelles les groupes défavorisés n'obtiennent que peu de sièges parlementaires, un système qui semble à peine juste quant aux intérêts politiques distinctifs de ces groupes. En particulier, il est difficile d'ignorer le soupçon que la « sous représentation» des groupes historiquement défavorisés est liée à l 'histoire de la discrimination dont ils ont été longtemps victimes. Certaines minorités telles que les Afro-Am6ricains se sont levées pour protester contre leur absence chronique des structures publiques où sont prises les décisions qui engagent la vie des citoyens et la politique publique qui affecte individuellement et collectivement leurs membres. Mais les revendications pour une représentation équitable dans les législatures, tout comme les autres revendications telles que la reconnaissance politique, ne s'autovalident pas. Il ne s 'agit pas seulement de constater l'absence d'une minorité raciale d'une structure publique pour affirmer qu'elle est structurellement désavantagée, encore faut-il le prouver ! Dès lors, on peut se poser la question de savoir de quelles manières et dans quelle mesure une juste représentation politique des groupes défavorisés, en raison du droit d'être traité en tant qu' égal, dépend de leur présence réelle et effective dans les Parlements.

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Arneton, Mélissa. "Bilinguisme et apprentissage des mathématiques : études à la Martinique." Thesis, Nancy 2, 2010. http://www.theses.fr/2010NAN21009/document.

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Cette thèse part du constat selon lequel les élèves domiens obtiennent, depuis plusieurs années déjà, des résultats inférieurs à ceux des élèves métropolitains aux évaluations nationales; le plus étonnant est que les écarts observés sont plus importants en mathématiques qu'en français. Nous nous intéressons alors à des caractéristiques culturelles (le bilinguisme et les représentations collectives) susceptibles d'influencer les apprentissages scolaires, dans un département français que l'on peut considérer comme un "laboratoire naturel": la Martinique. Quatre études sont menées auprès de deux niveaux scolaires (en cours élémentaire et en 6ème). La première étude consiste en analyses secondaires des données des évaluations nationales, portant sur plusieurs années. Elles confirment la réalité du constat posé éliminent l'hypothèse d'une difficulté particulière dans un champ spécifique des mathématiques (par exemple, la géométrie) et celle d'un biais d'items. La seconde étude, à travers un dispositif expérimental permettant 1) de mesurer le bilinguisme dans ses versants social et cognitif des élèves martiniquais 2) d'évaluer de façon diverse les performances des enfants en mathématiques et 3) de recueillir leurs résultats aux évaluations nationales, réfute l'hypothèse de l'influence du bilinguisme sur les apprentissages. La troisième étude s'intéresse alors au lien entre les représentations culturelles (et plus spécifiquement les représentations des enfants quant aux disciplines scolaires) et leurs performances. Les résultats obtenus ne permettent pas de conclure que les enfants martiniquais ont des représentations moins favorables envers les mathématiques que les enfants métropolitains. La dernière étude compile des données recueillies lors des dispositifs précédents afin de renforcer l'hypothèse réfutée quant à l'influence du bilinguisme français / créole sur les apprentissages. Tout en interprétant ces résultats, nous proposons enfin des pistes de réflexion que ce soit au niveau de la méthodologie et des instruments utilisés dans cette étude, ou au niveau d'autres pistes culturelles à explorer
In this thesis, we try to explain why French overseas pupils have got, for many years, inferior performances to their mainland French school fellows at national academic evaluations. The most surprising is that the observed differences are stronger in mathematics than in French. Then, we focus on the cultural characteristics (bilingualism and collective beliefs) able to influence the school learning, in a French Overseas Department considered as a ?natural laboratory?: Martinique. We carry out four studies with two educational levels (in elementary school and first year of the secondary school). In the first study, we make side analysis of several years' national academic data. They acknowledge the observation as a reality and they invalidate two hypotheses, one to a specific difference in a particular field of mathematics (in geometry for example) and a second relative to an item differential functioning. In the second study, an experimental procedure allows 1) to measure social and cognitive bilingualism of Martinican pupils, 2) to evaluate with different procedures the children performances in mathematics and 3) to collect their scores at national evaluations. This second study refutes the hypothesis of the influence of bilingualism on academic learning. In the third study, we deal with the link between social beliefs (specifically the children?s beliefs of the school disciplines) and their performances. The results do not allow to conclude that the martinican children have worst beliefs of the mathematics than the French mainland children. In the last study, we compile data collected in the precedent analysis, in order to refute the bilingualism?s influence on the school learning. Finally, in the same time, we explain our observations and we submit considered perspectives relatives, for one part, to methodology and the instruments used in this research and, for the second part, to others cultural perspectives, which could be explore

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Tremblay, Guillaume. "Optimisation d'ensembles de classifieurs non paramétriques avec apprentissage par représentation partielle de l'information." Mémoire, École de technologie supérieure, 2004. http://espace.etsmtl.ca/716/1/TREMBLAY_Guillaume.pdf.

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L'un des défis de la reconnaissance de formes (RF) est de concevoir des systèmes à la fois simples (peu de paramètres, faible coût de calcul) et performants (haut taux de reconnaissance). Il est démontré que les ensembles de classifieurs (EoC) peuvent permettre d'obtenir de meilleures performances qu'un classifieur unique, d'où la recherche d'un compromis entre simplicité et performance. L'utilisation de classifieurs non paramétriques de type k-NN ayant une représentation partielle de l'information favorise toutefois la simplicité d'un système de RF. Dans le présent travail, nous avons utilisé un tel ensemble de k-NN pour vérifier s'il était possible de concevoir des EoC par sélection de classifieurs pour améliorer la simplicité tout en augmentant la performance du système. L'utilisation d'un algorithme d'optimisation pouvant explorer de grands espaces mal définis est nécessaire pour atteindre cet objectif. Afin d'aider la recherche, différentes mesures de «diversité» sont proposées dans la littérature. Nous avons tenté d'optimiser un EoC à l'aide de différentes méthodes de recherche et avons testé l'effet de la maximisation conjointe de la performance avec un échantillon des mesures de diversité les plus populaires. Toutes les expériences ont été répétées 30 fois de façon à pouvoir comparer, à l'aide de tests statistiques, les différentes approches évaluées. Nous avons découvert que la maximisation conjointe de la simplicité et de la performance était la meilleure façon de créer un ensemble optimisant ces deux objectifs. Par contre, pour générer des ensembles ayant une performance maximale, l'utilisation d'un algorithme de recherche à un seul objectif est préférable. Contrairement à nos attentes, il n'a pas été possible de démontrer un avantage significatif à l'utilisation d'une mesure de diversité comme critère d'optimisation. À notre connaissance, c'était la première fois qu'était étudiée de manière exhaustive la façon de faire de la sélection de classifieurs de type k-NN basés sur le paradigme des sous-espaces aléatoires. L'application systématique de tests statistiques pour valider les résultats des stratégies de sélection de classifieurs a été rendue possible grâce à l'utilisation d'une grappe d'ordinateurs et à la création de base de données de votes précalculés. Cette validation statistique est rarement mise en oeuvre dans le domaine.

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Hay, Julien. "Apprentissage de la représentation du style écrit, application à la recommandation d’articles d’actualité." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG010.

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La modélisation des utilisateurs est une étape essentielle lorsqu'il s'agit de recommander des produits et proposer des services automatiquement. Les réseaux sociaux sont une ressource riche et abondante de données utilisateur (p. ex. liens partagés, messages postés) permettant de modéliser leurs intérêts et préférences. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter les articles d'actualité partagés sur les réseaux sociaux afin d'enrichir les modèles existants avec une nouvelle caractéristique textuelle : le style écrit. Cette thèse, à l'intersection des domaines du traitement automatique du langage naturel et des systèmes de recommandation, porte sur l'apprentissage de la représentation du style et de son application à la recommandation d'articles d'actualité. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode d'apprentissage de la représentation du texte visant à projeter tout document dans un espace stylométrique de référence. L'hypothèse testée est qu'un tel espace peut être généralisé par un ensemble suffisamment large d'auteurs de référence, et que les projections vectorielles des écrits d'un auteur « nouveau » seront proches, d'un point de vue stylistique, des écrits d'un sous-ensemble consistant de ces auteurs de référence. Dans un second temps, nous proposons d'exploiter la représentation stylométrique du texte pour la recommandation d'articles d'actualité en la combinant à d'autres représentations (p. ex. thématique, lexicale, sémantique). Nous cherchons à identifier les caractéristiques les plus complémentaires pouvant permettre une recommandation d'articles plus pertinente et de meilleure qualité. L'hypothèse ayant motivé ces travaux est que les choix de lecture des individus sont non seulement influencés par le fond (p. ex. le thème des articles d'actualité, les entités mentionnées), mais aussi par la forme (c.-à-d. le style pouvant, par exemple, être descriptif, satirique, composé d'anecdotes personnelles, d'interviews). Les expérimentations effectuées montrent que non seulement le style écrit joue un rôle dans les préférences de lecture des individus, mais aussi que, lorsqu'il est combiné à d'autres caractéristiques textuelles, permet d'augmenter la précision et la qualité des recommandations en termes de diversité, de nouveauté et de sérendipité
User modeling is an essential step when it comes to recommending products and offering services automatically. Social networks are a rich and abundant resource of user data (e.g. shared links, posted messages) that allow to model their interests and preferences. In this thesis, we propose to exploit news articles shared on social networks in order to enrich existing models with a new textual feature: the writing style. This thesis, at the intersection of the fields of natural language processing and recommender systems, focuses on the representation learning of writing style and its application to news recommendation. As a first step, we propose a new representation learning method that aims to project any document into a reference stylometric space. The hypothesis being tested is that such a space can be generalized by a sufficiently large set of reference authors, and that the vector projections of the writings of a "new" author will be stylistically close to the writings of a consistent subset of these reference authors. In a second step, we propose to exploit the stylometric representation for news recommendation by combining it with other representations (e.g. topical, lexical, semantic). We seek to identify the most relevant and complementary characteristics that can allow a more relevant and better quality recommendation of articles. The hypothesis that motivated this work is that the reading choices of individuals are not only influenced by the content (e.g. the theme of news articles, the entities mentioned), but also by the form (i.e. the style that can, for example, be descriptive, satirical, composed of personal anecdotes, interviews). The experiments conducted show that not only does writing style play a role in individuals' reading preferences, but also that, when combined with other textual features, it increases the accuracy and quality of recommendations in terms of diversity, novelty and serendipity

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Chevaleyre, Yann. "Apprentissage de règles à partir de données multi-instances." Paris 6, 2001. http://www.theses.fr/2001PA066502.

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Sim, Gérald. "La représentation diplomatique et consulaire française aux États-Unis (1815-1904) : réseaux, acteurs, pratiques, regards." Thesis, Nantes, 2017. http://www.theses.fr/2017NANT2015.

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La présence diplomatique et consulaire française aux États-Unis est un miroir des ambitions et des limites de la diplomatie française en Amérique du Nord au XIXe siècle. Cette recherche dresse un tableau d’ensemble du réseau diplomatique au prisme de ses acteurs. Chevilles ouvrières d’une politique étrangère, les diplomates et les consuls accompagnent et influencent les décisions politiques prises à Paris. A l’issue des révolutions atlantiques, le réseau diplomatique s’organise dans une logique commerciale. Cet axe qui parcourt tout le siècle est indissociable d’une logique géopolitique. Celle-ci oscille entre un rapprochement avec les États -Unis afin de limiter l’hégémonie commerciale et maritime anglaise ; et une entente avec Londres pour contrecarrer l’expansion territoriale américaine vers l’Ouest. Témoins des recompositions politiques affectant l’Amérique du Nord, les diplomates sont aussi les relais d’une politique visant à rétablir une influence française dans cette partie du Nouveau Monde, au mépris de la doctrine Monroe. Les échecs de la diplomatie française et l’émergence des États-Unis comme puissance impériale obligent le Quai d’Orsay à réajuster sa politique. Tout en reconnaissant implicitement la doctrine Monroe, les acteurs diplomatiques favorisent la construction d’une mémoire franco-américaine ravivant le combat partagé pour la cause de la liberté au cours de la guerre d’indépendance. Cette entreprise participe à la construction du mythe de La Fayette comme héros des deux mondes. Mythe servant de trompe l’œil sur la réalité des relations bilatérales d’un XIXe siècle marqué par l’affirmation de deux messianismes politiques sur les deux rives de l’Atlantique
The study of the French diplomatic and consular presence in the United States is a mirror of the ambitions and the limits of the French diplomacy in North America during the 19th century. This research draws up an overall picture of the French diplomatic network through its actors. As mainstays of foreign politics, diplomats and consuls supported and influenced the political decisions made in Paris. Following the end of the Atlantic revolutions, the diplomatic network organized itself in a commercial logic way. During the whole century, this axis of the French diplomacy is deeply intertwined with a geopolitical logic way. The latter oscillated between two ways: bringing France and the United States together in order to limit the British commercial and maritime hegemony in the Atlantic area ; and coming to an agreement with London to thwart the American territorial expansion towards the West. As actors and witnesses of the political recombining which affects North America, diplomats are the relays of a policy aiming at restoring a French influence in this part of the New World, with no regard for the Monroe doctrine. The failures of the French diplomacy and the advent of the United States as the imperial power made the Quai d’Orsay readjust its policy. Implicitly recognizing the principles of the Monroe doctrine, the diplomatic actors are to support the creation of a French-American official memory reviving the fight shared for the cause of freedom during the War of Independence. This will to create memory took part in the building of the myth of La Fayette as a hero of the two worlds. This myth was in fact being used as window dressing on reality of the bilateral relations of the 19th century marked by the assertion of two political messianisms on both sides of the Atlantic

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Soldano, Henry. "Apprentissage : Paradigmes, Structures et abstractions." Habilitation à diriger des recherches, Université Paris-Nord - Paris XIII, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00514160.

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L'ensemble des travaux présentés relève de l'Apprentissage Artificiel, et aborde l'apprentissage supervisé, ainsi que l'aide à la découverte par la fouille de données. On se place ici dans le cas où un problème d'apprentissage passe par l'exploration d'un "Espace de Recherche", constitué de représentations formées dans un certain langage d'énoncés. La structure cachée liant "énoncés" et sous-ensembles d'"objets", représentable dans un treillis intension/extension, permet en particulier de réduire l'espace de recherche dans les problèmes d'apprentissage supervisé. Je présente ensuite une forme d'"abstraction" ordonnée faisant varier le niveau de granularité des énoncés, ou des objets considérés, et garantissant que le treillis intension/extension est ainsi lui-même réduit. Certains travaux concernant la recherche de motifs séquentiels réquents, sont également interprétés du point de vue de cette relation intension/extension. Enfin, deux "paradigmes" nouveaux en apprentissage supervisé sont présentés, l'un traitant de la notion d'ambiguïté des exemples, l'autre étendant l'apprentissage supervisé cohérent dans un cadre collectif.

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Muhlenbach, Fabrice. "Evaluation de la qualité de la représentation en fouille de données." Lyon 2, 2002. http://demeter.univ-lyon2.fr:8080/sdx/theses/lyon2/2002/muhlenbach_f.

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L'extraction de connaissances à partir de données (ECD) cherche à produire de nouvelles connaissances utilisables en tirant parti des grandes bases de données. Avant de procéder à la phase de fouille de données, étapes phare de l'ECD, pour pouvoir opérer un apprentissage automatique, un ensemble de questions et de problèmes se posent : comment avoir a priori une idée de la manière dont les étiquettes de la variable à apprendre peuvent être séparées en fonction des variables prédictives ? comment traiter les bases pour lesquelles nous savons que des étiquettes sont fausses ? comment transformer des variables prédictives continues en variables discrètes en tenant compte globalement des informations de la variable à prédire ? Nous proposons diverses réponses à ces problèmes. Ces solutions exploitent les propriétés d'outils géométriques : les graphes de voisinage. Le voisinage entre des individus projetés dans un espace à p dimensions nous fournit un moyen de caractériser la ressemblance entre les exemples à apprendre. A partir de ceci, nous élaborons un test statistique basé sur le poids des arêtes qu'il faut retirer dans un graphe de voisinage pour n'avoir que des sous-graphes d'une seul étiquette, ce qui nous informe de la séparabilité a priori des classes. Nous prolongeons ces réflexions dans le cadre de la détection d'individus dont l'étiquette est douteuse : nous proposons une stratégie de suppression et de réétiquetage d'exemples douteux dans l'échantillon d'apprentissage afin d'augmenter la qualité des modèles prédictifs exploitant cet échantillon de données. Ces travaux sont étendus au cas particulier où la variable à prédire est numérique : nous présentons un test de structure pour la prédiction d'une telle variable. Enfin, nous présenton une méthode de discrétisation supervisée polythétique qui repose sur les graphes de voisinage et montrons ses performances en l'employant avec une méthode d'apprentissage supervisé que nous avons développée
Knowledge discovery tries to produce novel and usable knowledge from the databases. In this whole process, data mining is the crucial machine learning step but we must asked some questions first: how can we have an a priori idea of the way of the labels of the class attribute are separable or not? How can we deal with databases where some examples are mislabeled? How can we transform continuous predictive attributes in discrete ones in a supervised way by taking into account the global information of the data ? We propose some responses to these problems. Our solutions take advantage of the properties of geometrical tools: the neighbourhood graphs. The neighbourhood between examples projected in a multidimensional space gives us a way of characterising the likeness between the examples to learn. We develop a statistical test based on the weight of edges that we must suppress from a neighbourhood graph for having only subgraphs of a unique class. This gives information about the a priori class separability. This work is carried on in the context of the detection of examples from a database that have doubtful labels: we propose a strategy for removing and relabeling these doubtful examples from the learning set to improve the quality of the resulting predictive model. These researches are extended in the special case of a continuous class to learn: we present a structure test to predict this kind of variable. Finally, we present a supervised polythetic discretization method based on the neighbourhood graphs and we show its performances by using it with a new supervised machine learning algorithm

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Bouchard, Jacqueline. "Imagerie expérientielle, représentation de soi et éducation, la technologie au service de l'enseignement-apprentissage." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape3/PQDD_0015/MQ56393.pdf.

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Ballion, Frédérique. "La représentation de l'ennemi dans le cinéma étasunien : de l'après guerre à la chute du mur de Berlin." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0073/document.

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Afin d’étudier les différentes représentations de l’ennemi véhiculées pendant laGuerre froide, nous avons privilégié l’analyse croisée du discours politique et dudiscours cinématographique. Le concept d’ennemi, inhérent à la politique étrangèrependant cette période, participe au processus de légitimation des actions menéespar le gouvernement américain. Le traitement de ses représentations par le cinémacontribue à ce processus devenant un vecteur de diffusion des représentations del’ennemi. Cependant, le cinéma peut également être le lieu de cristallisation desinterrogations présentes au sein de la société, battant en brèche le discours politiquedominant. Le discours cinématographique s’appréhende à la fois comme une armeidéologique participant à la désignation et à la diabolisation de l’ennemi maiségalement dans le contexte troublé des années soixante et soixante-dix comme uninstrument de contestation, révélateur des tensions sociales
In order to study the various representations of the enemy conveyed during the ColdWar, we preferred to adopt a crossed-analysis of both the political andcinematographic discourses. The concept of enemy, which was inherent to theforeign policy at that time, took part in the process of legitimization of the actionscarried out by the American government. Its cinematographic representationscontribute to this process, cinema becoming a medium of diffusion of therepresentations of the enemy. However, it can also be the place where society'sinterrogations crystallize, thus attacking the dominant political discourse. Thecinematographic discourse can be comprehended at the same time as an ideologicalweapon, part of the designating and of the demonizing of the enemy, but also, in thetroubled context of the sixties and the seventies, as a contestation tool, saying a lotabout the social tensions

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Ammar, Abdallah. "Représentation des états du continuum par des gaussiennes complexes : application aux processus d’ionisation atomiques et moléculaires." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0173.

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Ce travail théorique se situe à la frontière de la physique moléculaire et de la chimie quantique. Il propose un développement méthodologique et numérique dont l’objectif principal est de représenter des fonctions d’onde du continuum par des gaussiennes complexes. Le but ultime est d’appliquer ces gaussiennes optimisées lors de la description de processus d’ionisation impliquant des molécules, où les intégrales multicentriques nécessaires pour évaluer les sections efficaces seraient calculées analytiquement. Pour y parvenir, nous avons développé un code de calcul efficace qui permet d’ajuster un ensemble de fonctions arbitraires, sur des distances radiales finies, avec des gaussiennes réelles ou complexes. Nous avons mis en évidence la supériorité des gaussiennes complexes par rapport aux gaussiennes réelles dans la représentation de fonctions oscillantes telles que les fonctions de Coulomb ou les fonctions sturmiennes généralisées d’énergie positive. Dans un premier temps, nous avons validé l’approche proposée pour décrire l’ionisation de l’atome d’hydrogène par impact d’électron (dans le cadre de la première approximation de Born) ou de photon (dans l’approximation dipolaire). Nous avons ensuite appliqué les gaussiennes complexes optimisées pour décrire le processus de photoionisation moléculaire, dans une approche monocentrique. Dans tous les cas, les calculs de sections efficaces sont analytiques. Les résultats numériques ont confirmé la fiabilité des gaussiennes complexes dans ce type d’applications. Finalement, nous avons exploré la possibilité d’étendre l’approche au cas des fonctions d’onde gaussiennes multicentriques pour l’état initial. De façon similaire au cas monocentrique, nous avons démontré que la nature complexe des gaussiennes n’empêche pas d’effectuer analytiquement les intégrales nécessaires pour évaluer les éléments de matrice de transition
This theoretical work lies at the border between molecular physics and quantum chemistry. It deals with a methodological and numerical development whose scope is to represent continuum wavefunctions by complex Gaussians. The ultimate goal is to apply these optimized Gaussians in the description of ionization processes involving molecules, where the multicenter integrals required to evaluate cross sections would be calculated analytically. For that purpose, we have developed an efficient numerical code to fit a set of arbitrary functions over finite radial distances, with either real or complex Gaussians. We have demonstrated the superiority of complex over real Gaussians in the representation of oscillating functions such as Coulomb functions or generalized Sturmian functions of positive energy. We have first validated the proposed approach to describe the ionization of the hydrogen atom by electron impact (in the first Born approximation) or photon impact (in the dipolar approximation). We have then applied the optimized complex Gaussians to describe molecular photoionization in a one-center approach. The results confirm the reliability of complex Gaussians in this kind of applications. Finally, we have considered the possibility of extending the approach to multicenter gaussian wavefunctions for the initial state. Similarly to the one-center case, we have shown that the multicenter integrals appearing in transition matrix elements can be performed analytically, also in the case of complex Gaussians

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Baere, Campos Neves José Alberto. "Contribution à la construction automatique de représentation 3D d'objets solides." Compiègne, 1989. http://www.theses.fr/1989COMPD171.

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Ce travail présente un système de construction automatique de représentations 3D d'objets solides, où sur les données d'entrée sont des images en niveaux de gris acquises sur l'objet. Dans une première étape nous construisons une représentation du volume occupée dans l'espace à partir de ces images. Ensuite nous déterminons une représentation approchée du type fil de fer de l'objet, utilisée pour affichage et pour la définition interactive de repères fonctionnels. Partant du code volumique de base, nous proposons un nouveau système de codage de la surface de l'objet. Cette représentation est ensuite segmentée en faces planes de l'objet dont nous déterminons et codons les contours.

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Gautheron, Léo. "Construction de Représentation de Données Adaptées dans le Cadre de Peu d'Exemples Étiquetés." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSES044.

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L'apprentissage automatique consiste en l'étude et la conception d'algorithmes qui construisent des modèles capables de traiter des tâches non triviales aussi bien ou mieux que les humains et, si possible, à un moindre coût.Ces modèles sont généralement entraînés à partir d'un ensemble de données où chaque exemple décrit une instance de la même tâche et est représenté par un ensemble de caractéristiques et un résultat ou étiquette que nous voulons généralement prédire.Un élément nécessaire au succès de tout algorithme d'apprentissage automatique est lié à la qualité de l'ensemble de caractéristiques décrivant les données, également appelé représentation des données.Dans l'apprentissage supervisé, plus les caractéristiques décrivant les exemples sont corrélées avec l'étiquette, plus le modèle sera efficace.Il existe trois grandes familles de caractéristiques : les caractéristiques ``observables'', les caractéristiques ``fabriquées à la main'' et les caractéristiques ``latentes'' qui sont généralement apprises automatiquement à partir des données d'entraînement.Les contributions de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de cette dernière catégorie. Plus précisément, nous nous intéressons au cadre spécifique de l'apprentissage d'une représentation discriminatoire lorsque le nombre de données d'intérêt est limité.Un manque de données d'intérêt peut être constaté dans différents scénarios.Tout d'abord, nous abordons le problème de l'apprentissage déséquilibré avec une classe d'intérêt composée de peu d'exemples en apprenant une métrique qui induit un nouvel espace de représentation où les modèles appris ne favorisent pas les exemples majoritaires.Deuxièmement, nous proposons de traiter un scénario avec peu d'exemples disponibles en apprenant en même temps une représentation de données pertinente et un modèle qui généralise bien en boostant des modèles basés sur des noyaux et des caractéristiques de Fourier aléatoires.Enfin, pour traiter le scénario d'adaptation de domaine où l'ensemble cible ne contient pas d'étiquette alors que les exemples sources sont acquis dans des conditions différentes, nous proposons de réduire l'écart entre les deux domaines en ne conservant que les caractéristiques les plus similaires qui optimisent la solution d'un problème de transport optimal entre les deux domaines
Machine learning consists in the study and design of algorithms that build models able to handle non trivial tasks as well as or better than humans and hopefully at a lesser cost.These models are typically trained from a dataset where each example describes an instance of the same task and is represented by a set of characteristics and an expected outcome or label which we usually want to predict.An element required for the success of any machine learning algorithm is related to the quality of the set of characteristics describing the data, also referred as data representation or features.In supervised learning, the more the features describing the examples are correlated with the label, the more effective the model will be.There exist three main families of features: the ``observable'', the ``handcrafted'' and the ``latent'' features that are usually automatically learned from the training data.The contributions of this thesis fall into the scope of this last category. More precisely, we are interested in the specific setting of learning a discriminative representation when the number of data of interest is limited.A lack of data of interest can be found in different scenarios.First, we tackle the problem of imbalanced learning with a class of interest composed of a few examples by learning a metric that induces a new representation space where the learned models do not favor the majority examples.Second, we propose to handle a scenario with few available examples by learning at the same time a relevant data representation and a model that generalizes well through boosting models using kernels as base learners approximated by random Fourier features.Finally, to address the domain adaptation scenario where the target set contains no label while the source examples are acquired in different conditions, we propose to reduce the discrepancy between the two domains by keeping only the most similar features optimizing the solution of an optimal transport problem between the two domains

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Zeng, Tieyong. "Études de Modèles Variationnels et Apprentissage de Dictionnaires." Phd thesis, Université Paris-Nord - Paris XIII, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00178024.

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Ce mémoire porte sur l'utilisation de dictionnaires en analyse et restauration d'images numériques. Nous nous sommes intéressés aux différents aspects mathématiques et pratiques de ce genre de méthodes: modélisation, analyse de propriétés de la solution d'un modèle, analyse numérique, apprentissage du dictionnaire et expérimentation. Après le Chapitre 1, qui retrace les étapes les plus significatives de ce domaine, nous présentons dans le Chapitre 2 notre implémentation et les résultats que nous avons obtenus avec le modèle consistant à résoudre \begin{equation}\label{tv-inf} \left\{\begin{array}{l} \min_{w} TV(w), \\ \mbox{sous les contraintes } |\PS{w-v}{\psi}|\leq \tau, \forall \psi \in \DD \end{array}\right. \end{equation} pour $v\in\RRN$, une donnée initiale, $\tau>0$, $TV(\cdot)$ la variation totale et un dictionnaire {\em invariant par translation} $\DD$. Le dictionnaire est, en effet, construit comme toutes les translations d'un ensemble $\FF$ d'éléments de $\RRN$ (des caractéristiques ou des patchs). L'implémentation de ce modèle avec ce genre de dictionnaire est nouvelle. (Les auteurs avaient jusque là considéré des dictionnaires de paquets d'ondelettes ou de curvelets.) La souplesse de la construction du dictionnaire a permis de conduire plusieurs expériences dont les enseignements sont rapportés dans les Chapitre 2 et 3. Les expériences du Chapitre 2 confirment que, pour obtenir de bons résultats en débruitage avec le modèle ci-dessus, le dictionnaire doit bien représenter la courbure des textures. Ainsi, lorsque l'on utilise un dictionnaire de Gabor, il vaut mieux utiliser des filtres de Gabor dont le support est isotrope (ou presque isotrope). En effet, pour représenter la courbure d'une texture ayant une fréquence donnée et vivant sur un support $\Omega$, il faut que le support, en espace, des filtres de Gabor permette un ``pavage'' avec peu d'éléments du support $\Omega$. Dans la mesure o\`{u}, pour une classe générale d'images, le support $\Omega$ est indépendant de la fréquence de la texture, le plus raisonnable est bien de choisir des filtres de Gabor dont le support est isotrope. Ceci est un argument fort en faveur des paquets d'ondelettes, qui permettent en plus d'avoir plusieurs tailles de supports en espace (pour une fréquence donnée) et pour lesquelles \eqref{tv-inf} peut être résolu rapidement. Dans le Chapitre 3 nous présentons des expériences dans lesquels le dictionnaire contient les courbures de formes connues (des lettres). Le terme d'attache aux données du modèle \eqref{tv-inf} autorise l'apparition dans le résidu $w^*-v$ de toutes les structures, sauf des formes ayant servi à construire le dictionnaire. Ainsi, on s'attend à ce que les forment restent dans le résultat $w^*$ et que les autres structures en soient absente. Nos expériences portent sur un problème de séparation de sources et confirment cette impression. L'image de départ contient des lettres (connues) sur un fond très structuré (une image). Nous montrons qu'il est possible, avec \eqref{tv-inf}, d'obtenir une séparation raisonnable de ces structures. Enfin ce travail met bien en évidence que le dictionnaire $\DD$ doit contenir la {\em courbure} des éléments que l'on cherche à préserver et non pas les éléments eux-mêmes, comme on pourrait le penser na\"{\i}vement. Le Chapitre 4 présente un travail dans lequel nous avons cherché à faire collaborer la méthode K-SVD avec le modèle \eqref{tv-inf}. Notre idée de départ est d'utiliser le fait que quelques itérations de l'algorithme qu'il utilise pour résoudre \eqref{tv-inf} permettent de faire réapparaître des structures absentes de l'image servant à l'initialisation de l'algorithme (et dont la courbure est présente dans le dictionnaire). Nous appliquons donc quelques une de ces itérations au résultat de K-SVD et retrouvons bien les textures perdues. Ceci permet un gain visuel et en PSNR. Dans le Chapitre 5, nous exposons un schéma numérique pour résoudre une variante du Basis Pursuit. Celle-ci consiste à appliquer un algorithme du point proximal à ce modèle. L'intérêt est de transformer un problème convexe non-différentiable en une suite (convergeant rapidement) de problèmes convexes très réguliers. Nous montrons la convergence théorique de l'algorithme. Celle-ci est confirmée par l'expérience. Cet algorithme permet d'améliorer considérablement la qualité (en terme de parcimonie) de la solution par rapport à l'état de l'art concernant la résolution pratique du Basis Pursuit. Nous nous espérons que cet algorithme devrait avoir un impact conséquent dans ce domaine en rapide développement. Dans le Chapitre 6, nous adapte aux cas d'un modèle variationnel, dont le terme régularisant est celui du Basis Pursuit et dont le terme d'attache aux données est celui du modèle \eqref{tv-inf}, un résultat de D. Donoho (voir [55]). Ce résultat montre que, sous une condition liant le dictionnaire définissant le terme régularisant au dictionnaire définissant le terme d'attache aux données, il est possible d'étendre les résultats de D. Donoho aux modèles qui nous intéressent dans ce chapitre. Le résultat obtenu dit que, si la donnée initiale est très parcimonieuse, la solution du modèle est proche de sa décomposition la plus parcimonieuse. Ceci garantie la stabilité du modèle dans ce cadre et fait un lien entre régularisation $l^1$ et $l^0$, pour ce type d'attache aux données. Le Chapitre 7 contient l'étude d'une variante du Matching Pursuit. Dans cette variante, nous proposons de réduire le produit scalaire avec l'élément le mieux corrélé au résidu, avant de modifier le résidu. Ceci pour une fonction de seuillage général. En utilisant des propriétés simples de ces fonctions de seuillage, nons montrons que l'algorithme ainsi obtenu converge vers la projection orthogonale de la donnée sur l'espace linéaire engendré par le dictionnaire (le tout modulo une approximation quantifiée par les caractéristiques de la fonction de seuillage). Enfin, sous une hypothèse faible sur la fonction de seuillage (par exemple le seuillage dur la satisfait), cet algorithme converge en un temps fini que l'on peut déduire des propriétés de la fonction de seuillage. Typiquement, cet algorithme peut-être utilisé pour faire les projections orthogonales dans l'algorithme ``Orthogonal Matching Pursuit''. Ceci nous n'avons pas encore été fait. Le Chapitre 8 explore enfin la problématique de l'apprentissage de dictionnaires. Le point de vue développé est de considerer cette problématique comme un problème d'estimation de paramètres dans une famille de modèles génératifs additifs. L'introduction de switchs aléatoires de Bernoulli activant ou désactivant chaque élément d'un dictionnaire invariant par translation à estimer en permet l'identification dans des conditions assez générales en particulier dans le cas o\`{u} les coefficients sont gaussiens. En utilisant une technique d'EM variationel et d'approximation de la loi a posteriori par champ moyen, nous dérivons d'un principe d'estimation par maximum de vraisemblance un nouvel algorithme effectif d'apprentissage de dictionaire que l'on peut apparenter pour certains aspects à l'algorithme K-SVD. Les résultats expérimentaux sur données synthétiques illustrent la possibilité d'une identification correcte d'un dictionaire source et de plusieurs applications en décomposition d'images et en débruitage.

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Lienou, Marie Lauginie. "Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires." Phd thesis, Paris, ENST, 2009. https://pastel.hal.science/pastel-00005585.

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Dans le cadre de la reconnaissance de la couverture des sols à partir de classifications automatiques en télédétection, l'obtention de résultats fidèles aux attentes des utilisateurs nécessite d'aborder la classification d'un point de vue sémantique. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte, et vise l'élaboration de méthodes automatiques capables d'apprendre des classes sémantiques définies par des experts de la cartographie, et d'annoter automatiquement de nouvelles images à l'aide de cette classification. A partir des cartes issues de la classification CORINE Land Cover, et des images satellitaires multispectrales ayant contribué à la constitution de ces cartes, nous montrons tout d'abord que si les approches classiques de la littérature basées sur le pixel ou la région sont suffisantes pour identifier les classes homogènes d'occupation du sol telles que les champs, elles peinent cependant à retrouver les classes de haut-niveau sémantique, dites de mélange, parce qu'étant composées de différents types de couverture des terres. Pour détecter de telles classes complexes, nous représentons les images sous une forme particulière basée sur les régions ou objets. Cette représentation de l'image, dite en mots visuels, permet d'exploiter des outils de l'analyse de textes qui ont montré leur efficacité dans le domaine de la fouille de données textuelles et en classification d'images multimédia. A l'aide d'approches supervisées et non supervisées, nous exploitons d'une part, la notion de compositionnalité sémantique, en mettant en évidence l'importance des relations spatiales entre les mots visuels dans la détermination des classes de haut-niveau sémantique. D'autre part, nous proposons une méthode d'annotation utilisant un modèle d'analyse statistique de textes : l'Allocation Dirichlet Latente. Nous nous basons sur ce modèle de mélange, qui requiert une représentation de l'image dite en sacs-de-mots visuels, pour modéliser judicieusement les classes riches en sémantique. Les évaluations des approches proposées et des études comparatives menées avec les modèles gaussiens et dérivés, ainsi qu'avec le classificateur SVM, sont illustrées sur des images SPOT et QuickBird entre autres
Land cover recognition from automatic classifications is one of the important methodological researches in remote sensing. Besides, getting results corresponding to the user expectations requires approaching the classification from a semantic point of view. Within this frame, this work aims at the elaboration of automatic methods capable of learning classes defined by cartography experts, and of automatically annotating unknown images based on this classification. Using corine land cover maps, we first show that classical approaches in the state-of-the-art are able to well-identify homogeneous classes such as fields, but have difficulty in finding high-level semantic classes, also called mixed classes because they consist of various land cover categories. To detect such classes, we represent images into visual words, in order to use text analysis tools which showed their efficiency in the field of text mining. By means of supervised and not supervised approaches on one hand, we exploit the notion of semantic compositionality: image structures which are considered as mixtures of land cover types, are detected by bringing out the importance of spatial relations between the visual words. On the other hand, we propose a semantic annotation method using a statistical text analysis model: latent dirichlet allocation. We rely on this mixture model, which requires a bags-of-words representation of images, to properly model high-level semantic classes. The proposed approach and the comparative studies with gaussian and gmm models, as well as svm classifier, are assessed using spot and quickbird images among others

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Lienou, Marie Lauginie. "Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2009. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00005585.

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La reconnaissance de la couverture des sols à partir de classifications automatiques est l'une des recherches méthodologiques importantes en télédétection. Par ailleurs, l'obtention de résultats fidèles aux attentes des utilisateurs nécessite d'aborder la classification d'un point de vue sémantique. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte, et vise l'élaboration de méthodes automatiques capables d'apprendre des classes sémantiques définies par des experts de la production des cartes d'occupation du sol, et d'annoter automatiquement de nouvelles images à l'aide de cette classification. A partir des cartes issues de la classification CORINE Land Cover, et des images satellitaires multispectrales ayant contribué à la constitution de ces cartes, nous montrons tout d'abord que si les approches classiques de la littérature basées sur le pixel ou la région sont suffisantes pour identifier les classes homogènes d'occupation du sol telles que les champs, elles peinent cependant à retrouver les classes de haut-niveau sémantique, dites de mélange, parce qu'étant composées de différents types de couverture des terres. Pour détecter de telles classes complexes, nous représentons les images sous une forme particulière basée sur les régions ou objets. Cette représentation de l'image, dite en mots visuels, permet d'exploiter des outils de l'analyse de textes qui ont montré leur efficacité dans le domaine de la fouille de données textuelles et en classification d'images multimédia. A l'aide d'approches supervisées et non supervisées, nous exploitons d'une part, la notion de compositionnalité sémantique, en mettant en évidence l'importance des relations spatiales entre les mots visuels dans la détermination des classes de haut-niveau sémantique. D'autre part, nous proposons une méthode d'annotation utilisant un modèle d'analyse statistique de textes : l'Allocation Dirichlet Latente. Nous nous basons sur ce modèle de mélange, qui requiert une représentation de l'image dite en sacs-de-mots visuels, pour modéliser judicieusement les classes riches en sémantique. Les évaluations des approches proposées et des études comparatives menées avec les modèles gaussiens et dérivés, ainsi qu'avec le classificateur SVM, sont illustrées sur des images SPOT et QuickBird entre autres.

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Christoffel, Quentin. "Apprentissage de représentation différenciées dans des modèles d’apprentissage profond : détection de classes inconnues et interprétabilité." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD027.

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L’apprentissage profond, et en particulier les réseaux de neurones convolutifs, a révolutionné de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur. Cependant, ces modèles restent limités lorsqu’ils rencontrent des données issues de classes inconnues (jamais vues durant l'entraînement) et souffrent souvent d’un manque d’interprétabilité. Nous avons proposé une méthode visant à optimiser directement l’espace de représentation appris par le modèle. Chaque dimension de la représentation est associée à une classe connue. Une dimension doit être activée avec une certaine valeur lorsque le modèle fait face à la classe associée, donc lorsque certaines caractéristiques ont été détectées dans l'image. Cela permet au modèle de détecter les données inconnues par leur représentation distincte des données connues, puisqu'elles ne doivent pas partager les mêmes caractéristiques. Notre approche favorise également des rapprochements sémantiques dans l'espace de représentation en allouant un sous-espace à chaque classe connue. De plus, une certaine interprétabilité est possible en analysant les dimensions activées pour une image donnée, permettant de comprendre quels attributs de quelle classe sont détectés. Cette thèse détaille le développement et l’évaluation de notre méthode à travers plusieurs versions, chacune visant à améliorer les performances et à adresser des limites identifiées grâce à l'interprétabilité, telles que la corrélation des attributs extraits. Les résultats obtenus sur un benchmark de détection de classes inconnues montrent une amélioration notable des performances entre nos différentes versions, bien que présentant des résultats inférieurs à l'état de l'art
Deep learning, and particularly convolutional neural networks, has revolutionized numerous fields such as computer vision. However, these models remain limited when encountering data from unknown classes (never seen during training) and often suffer from a lack of interpretability. We proposed a method aimed at directly optimizing the representation space learned by the model. Each dimension of the representation is associated with a known class. A dimension is activated with a specific value when the model faces the associated class, meaning that certain features have been detected in the image. This allows the model to detect unknown data by their distinct representation from known data, as they should not share the same features. Our approach also promotes semantic relationships within the representation space by allocating a subspace to each known class. Moreover, a degree of interpretability is achieved by analysing the activated dimensions for a given image, enabling an understanding of which features of which class are detected. This thesis details the development and evaluation of our method across multiple iterations, each aimed at improving performance and addressing identified limitations through interpretability, such as the correlation of extracted features. The results obtained on an unknown class detection benchmark show a notable improvement in performance between our versions, although they remain below the state-of-the-art

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Vandermeulen, Eric. "La Machine Séquentielle Interprétée : un modèle à états pour la représentation discrète et la vérification de systèmes." Montpellier 2, 1996. http://www.theses.fr/1996MON20070.

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Nous definissons le modele de machine sequentielle interpretee msi. Ce modele, a etats, synchrone, est enrichi par l'introduction de donnees et d'operations, ce qui permet de decrire aussi bien le comportement du systeme que ses interactions avec son environnement. Une representation de ce modele a l'aide d'une logique temporelle permet alors d'y associer des outils de verification formelle. Pour illustrer l'utilisation du modele de msi, et les mecanismes de preuve associes, nous decrivons la commande d'un organe de pilotage d'un systeme automatise de production: le projet korso. Nous pouvons ainsi verifier diverses proprietes

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Gaujard, Chrystelle. "La représentation idéaltypique d'un nouveau repère organisationnel en formation : l'agencemen L." Littoral, 2008. http://www.theses.fr/2008DUNK0185.

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Notre recherche porte sur la mise à jour d’un nouveau repère organisationnel, parce que nous soupçonnons un contexte favorable à son émergence. Pour cela, nous avons mobilisé la littérature dédiée, dans un premier temps à la dynamique des organisations, et dans un second temps au mode et au contenu de représentation des organisations. La dynamique des organisations propose la coévolution comme cadre de compréhension parce qu’elle inclut différents moteurs déclenchant l’apparition de nouvelles formes d’organisation. La théorie des organisations laisse apparaître de grands idéaltypes, repères organisationnels, reflétant un agencement spécifique. Dans ces traces, nous avons élaboré une méthodologie de recherche qui repose sur la construction d’un idéaltype, à partir de données qualitatives, auprès des start-up. Il ressort des résultats la formation d’un idéaltype caractérisé par une logique ludique favorisant l’innovation mais également l’apprentissage
This research focuses on the disclosure of a new organizational mark due to a favourable context. To this aim, we have first studied the organizational dynamic and then the method and the content in order to represent organizations. The coevolution offers a framework considering organizations, their populations and their environments as the interdependent outcomes of managerial actions, institutional influences and extra-institutional changes. This theory helps us to understand the evolution and the emergence of new organizational forms. Litterature has captured three different organizational idealtypes as three layout marks. In order to reveal this new idealtype the research methodology relies on an idealtype construction in a qualitative approach within start-ups. This research points out a playidealtype in construction which is promoting innovation and learning in the organization

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Lachiche, Nicolas. "De l'induction confirmatoire à la classification : contribution à l'apprentissage automatique." Nancy 1, 1997. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/SCD_T_1997_0267_LACHICHE.pdf.

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La généralisation confirmatoire consiste à déterminer les lois les plus générales confirmées par un ensemble d'observations. L'induction confirmatoire repose sur l'hypothèse des similarités : les individus inconnus se comportent comme les individus connus. Nous montrons qu'une circonscription des individus modélise mieux cette hypothèse qu'une circonscription des propriétés. Nous proposons un modèle capable d'obtenir des clauses plus générales et d'éviter des généralisations indésirables par rapport aux approches existantes. Ce modèle défini en logique des prédicats se spécialise dans le cas propositionnel en un calcul des premiers impliqués. Considérant le problème de la classification, ou classement, d'objets à partir d'exemples, nous montrons que les règles minimales cohérentes et pertinentes ne sont pas, dans le cas général, des généralisations confirmatoires. Nous proposons une nouvelle technique de classification, dite par portée, qui consiste à chercher l'ensemble des exemples à partir desquels une règle cohérente et pertinente peut être construite. Elle a donc une approche à base d'instances de la classification à base de règles. Nous présentons un ensemble d'adaptations des fondements logiques de la classification par portée aux données réelles. Nous étendons également notre technique aux instances généralisées en règles. Les stratégies de généralisation que nous proposons, et surtout la recherche des voisins diffèrent nettement de celles existantes. Nous montrons que, bien que les hypothèses construites diffèrent, notre approche et celle de l'espace des versions disjonctives conduisent au même classement. Notre point de vue original permet cependant de proposer, au delà d'une implantation plus efficace, des développements propres à une approche à base de règles. Notre approche a en moyenne une meilleure précision et un temps d'exécution semblable à ceux les approches les plus utilisées à base d'instances ou à base de règles sur des ensembles de test usuels
Confirmatory generalisation consists in determining the most general laws confirmed by a set of observations. Confirmatory induction is based on the similarity assumption: unknown individuals behave like known individuals. We show that a circumscription of individuals is more appropriate to model this assumption than a circumscription of properties. Compared to existing approaches, the model we propose can produce more general clauses and avoids the production of unwanted generalisations. We specialise this model defined in first-order logic to attribute-value languages and show that it cornes down, in this case, to the calculation of prime implicates. Considering the problem of classification of objects from examples, we show that the minimal consistent and relevant rules are not, in general, confirmatory generalisations. We propose a new classification technique, called scope classification, which consists of building the set of examples from which a consistent and relevant rule can be built, so it is an instance-based approach of rule-based classification. We present several adaptations of the logical basements of the scope classification to better deal with real data. Scope classification is also extended to instances generalised into rules. The generalisation strategies we introduce, and especially the search of the neighbours, clearly differ from those of existing techniques. We show that, whereas hypotheses built by the scope classification and by the disjunctive version space differ, both techniques leads to the same classification. Though, in addition to a more efficient implementation, our original point of view allows us to propose sorne developments specifie to a rule-based approach. Our system obtains on average a better accuracy and a similar execution time to sorne of the most used instance-based or rule-based systems on an usual set of benchmarks

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He, Xiyan. "Sélection d'espaces de représentation pour la décision en environnement non-stationnaire : application à la segmentation d'images texturées." Troyes, 2009. http://www.theses.fr/2009TROY0027.

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L'objectif de cette thèse est d'améliorer ou de préserver les performances d'un système de décision en présence de bruit our de non stationnarité sur les mesures. L'approche proposée consiste à fragmenter l'espace de représentation initial en un ensemble de sous-espaces, puis à prendre la décision à l'aide des sous-espaces qui ne sont pas affectés par les non stationnarités (on parlera alors d'espaces homogènes). Pour cela, nous avons proposé trois approches pour sélectionner des sous-espaces homogènes issus de l'espace initial. L'une, reposant sur un ensemble de classifieurs des PPV, associée à une heuristique visant à sélectionner les sous-espaces générés aléatoirement à partir de l'espace initial. La seconde est basée sur le même principe que la première, mais le mode de génération des sous-espaces n'est plus aléatoire, il se fait via une version adaptée de LASSO. Enfin, nous avons étudié une méthode de sélection de sous-espaces de représentation homogènes via one-class SVM. La segmentation d'images texturées constitue une application tout à fait appropriée pour illustrer nos méthodes et évaluer leurs performances. Les résultats obtenus attestent de la pertinence des approches que nous avons proposées. Nos travaux se sont limités à l'étude des problèmes à deux classes
The objectif of this thesis is to improve or preserve the performance of a decision système in the presence of noise, loss of information or feature non-stationarity. The proposed method consists in first generating an ensemble of feature subspaces from the initial full-dimensional space, and then making the decision by usins only the subspaces which are supposed to be immune to the non-stationary disturbance (we call these subspaces as homogenous subspaces). Based on this idea, we propose three different approaches to make the system decision by using an ensemble of carefully constructed homogenous subspaces. The first approach uses an ensemble of NN classifiers, combined with a heuristic strategy targeting to select the so-called homogeneous feature subspaces among a large number of subspaces that are randomly generated from the initial space. The second approach follows the same principle; however, the geenration of the subspaces is no longer a random process, but is accomplished by using a modified and adaptive LASSO algorithm. Finally, in the third approach, the homogeneous feature subspace selection and the decision are realized by using one-class SVMs. The textured image segmentation constitutes an appropriate application for the evalution of the proposed approaches. The obtained experimental results demonstrate the effectiveness of the three decision systems that we have developed. Finally, it is worthwhile pointing out that all the work presented in this thesis is limited to the two-class classification problem

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Kozlova, Olga. "Apprentissage par renforcement hiérarchique et factorisé." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00632968.

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Cette thèse a été réalisée dans un contexte de simulation industrielle qui s'intéresse aux problèmes de la modélisation du comportement humain dans les simulateurs d'entraînement militaire ou de sécurité civile. Nous avons abordé cette problématique sous l'angle de l'apprentissage et de la planification dans l'incertain, en modélisant les problèmes que nous traitons comme des problèmes stochastiques de grande taille dans le cadre des Processus de Décision Markoviens (MDP). Les MDP factorisés (FMDP) sont un cadre standard de représentation des problèmes séquentiels dans l'incertain, où l'état du système est décomposé en un ensemble de variables aléatoires. L'apprentissage par renforcement factorisé (FRL) est une approche d'apprentissage indirecte dans les FMDP où les fonctions de transition et de récompense sont inconnues a priori et doivent être apprises sous une forme factorisée. Par ailleurs, dans les problèmes où certaines combinaisons de variables n'existent pas, la représentation factorisée n'empêche pas la représentation de ces états que nous appelons impossibles. Dans la première contribution de cette thèse, nous montrons comment modéliser ce type de problèmes de manière théoriquement bien fondée. De plus, nous proposons une heuristique qui considère chaque état comme impossible tant qu'il n'a pas été visité. Nous en dérivons un algorithme dont les performances sont démontrées sur des problèmes jouet classiques dans la littérature, MAZE6 et BLOCKS WORLD, en comparaison avec l'approche standard. Pour traiter les MDP de grande taille, les MDP hiérarchiques (HMDP) sont aussi basés sur l'idée de la factorisation mais portent cette idée à un niveau supérieur. D'une factorisation d'état des FMDP, les HMDP passent à une factorisation de tâche, où un ensemble de situations similaires (définies par leurs buts) est représenté par un ensemble de sous-tâches partiellement définies. Autrement dit, il est possible de simplifier le problème en le décomposant en sous-problèmes plus petits et donc plus faciles à résoudre individuellement, mais aussi de réutiliser les sous-tâches afin d'accélérer la recherche de la solution globale. Le formalisme des options qui inclut des actions abstraites à durée étendue, permet de modéliser efficacement ce type d'architecture. La deuxième contribution de cette thèse est la proposition de TeXDYNA, un algorithme pour la résolution de MDP de grande taille dont la structure est inconnue. TeXDYNA combine les techniques d'abstraction hiérarchique de l'apprentissage par renforcement hiérarchique (HRL) et les techniques de factorisation de FRL pour décomposer hiérarchiquement le FMDP sur la base de la découverte automatique des sous-tâches directement à partir de la structure du problème qui est elle même apprise en interaction avec l'environnement. Nous évaluons TeXDYNA sur deux benchmarks, à savoir les problèmes TAXI et LIGHT BOX, et nous montrons que combiner l'abstraction d'information contextuelle dans le cadre des FMDP et la construction d'une hiérarchie dans le cadre des HMDP permet une compression très efficace des structures à apprendre, des calculs plus rapides et une meilleure vitesse de convergence. Finalement, nous estimons le potentiel et les limitations de TeXDYNA sur un problème jouet plus représentatif du domaine de la simulation industrielle.

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Renaud-Amsellem, Pascale. "Effets d’aides cognitives langagières sur quelques aspects de la représentation de soi et le processus d’autoévaluation." Caen, 2006. http://www.theses.fr/2006CAEN1465.

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Il s’agit d’une recherche-action dont le projet principal consiste à étudier la construction de la représentation de soi chez des adolescents perturbés et à s’interroger sur une autre façon de penser l’aide psychologique. Cette thèse présente le cheminement méthodologique d’une psychologue clinicienne aux prises avec les contraintes de sa pratique et les problématiques de ces adolescents. A l’origine, les visées du chercheur sont confondues avec les visées du praticien, à savoir contrôler la pertinence d’un outil. Au-delà, ce sont les facteurs susceptibles de faciliter la construction de l’image de soi, et plus fondamentalement les relations entre la structuration cognitive et la structuration de la personnalité qui sont recherchés. Dans un premier temps différents courants théoriques apparaissent porteurs de la légitimation et de la mise en œuvre d’un outil spécifique de remédiation autour des concepts de langage, de représentation de soi et du large champ de l’activité cognitive. Dans un second temps, les jeunes entraînés par cette méthode d’aides cognitives langagières fournissent une autoévaluation qui permet de dégager les effets produits : 1) des aides cognitives ont des incidences positives sur l’évolution de la représentation de soi. Elles ont tendance à améliorer trois composantes de l’Image Propre : l’aptitude à communiquer, l’aptitude à s’organiser et l’intérêt pour la vie sociale. 2) des activations de même nature produisent des effets différentiels en fonction du gen re. 3) une médiation pédagogique, par un professionnel de la psychologie, active la construction du processus d’autoévaluation et facilite la maîtrise des caractéristiques identitaires

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Dzogang, Fabon. "Représentation et apprentissage à partir de textes pour des informations émotionnelles et pour des informations dynamiques." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066253.

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Анотація:

L'extraction de connaissances automatique à partir de textes consiste àmettre en correspondance une information bas niveau, extraite desdocuments au travers des mots et des groupes de mots, avec uneinformation de plus haut niveau. Les choix de représentation pourdécrire les documents sont alors essentiels et leurs particularitéscontraignent la définition de l'algorithme d'apprentissage mis enoeuvre. Les travaux de cette thèse considèrent ces deux problématiquesd'une part pour des informations émotionnelles, d'autre part pour desinformations dynamiques. Dans une première partie, nous considérons une tâche d'extraction desémotions pour laquelle le fossé sémantique est plus important que pourdes informations traditionnellement thématiques. Aussi, nous étudionsdes représentations destinées à capturer les nuances du langage pourdécrire une information subjective puisque émotionnelle. Nous étudionsde plus l'intégration de connaissances sémantiques qui permettent, dans unetâche de caractérisation, d'extraire la charge émotionnelle desdocuments, dans une tâche de prédiction de guider l'apprentissageréalisé. Dans une seconde partie, nous étudions la dynamique de l'information :à tout corpus de documents publié sur Internet peut être associé dessources en perpétuelle activité qui échangent des informations dansun mouvement continu. Nous explorons trois axes d'étude : les sourcesidentifiées, les communautés qu'elles forment dans un espace dynamiquetrès parcimonieux, et les thématiques remarquables qu'ellesdéveloppent. Pour chacun nous proposons des méthodes d'extractionoriginales que nous mettons en oeuvre sur un corpus réel collecté encontinu sur Internet
Automatic knowledge extraction from texts consists in mapping lowlevel information, as carried by the words and phrases extracted fromdocuments, to higher level information. The choice of datarepresentation for describing documents is, thus, essential and thedefinition of a learning algorithm is subject to theirspecifics. This thesis addresses these two issues in the context ofemotional information on the one hand and dynamic information on theother. In the first part, we consider the task of emotion extraction forwhich the semantic gap is wider than it is with more traditionalthematic information. Therefore, we propose to study representationsaimed at modeling the many nuances of natural language used fordescribing emotional, hence subjective, information. Furthermore, wepropose to study the integration of semantic knowledge which provides,from a characterization perspective, support for extracting theemotional content of documents and, from a prediction perspective,assistance to the learning algorithm. In the second part, we study information dynamics: any corpus ofdocuments published over the Internet can be associated to sources inperpetual activity which exchange information in a continuousmovement. We explore three main lines of work: automaticallyidentified sources; the communities they form in a dynamic and verysparse description space; and the noteworthy themes they develop. Foreach we propose original extraction methods which we apply to a corpusof real data we have collected from information streams over the Internet

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Дисертації з теми "Apprentissage de représentation des états"

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