Etudes des architectures des réseaux neuronaux à codage spatio-temporel de l'information PDF Download
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Author: Marius Vasiliu
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 380
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Book Description
Les réseaux de neurones représentent une des voies possibles pour la réalisation des systèmes dits intelligents, capables d'apprendre, de reconnaître et de classifier des informations de natures et de supports très différents. Au-delà des approches classiques, les modèles des réseaux de neurones que nous proposons ici utilisent d'une manière homogène le temps et l'espace en considérant que l'information incidente est portée à l'entrée du réseau par des signaux spatio-temporels et que le traitement neuronal ne doit pas changer la nature spatio-temporelle de cette information. Le premier modèle de réseau que nous proposons bénéficie de la simplicité et de la robustesse des signaux en impulsions comme support de l'information. L'utilisation des délais synaptiques adaptatifs et des règles d'apprentissage d'inspiration Hebienne permet la mise en oeuvre des mécanismes d'auto synchronisation synaptique et de reconnaissance partagée des patterns complexes d'impulsions. Une autre famille de modèles, plus évoluée, est celle des réseaux spatio-temporels. Les principales caractéristiques sont l'organisation hiérarchique de l'architecture en assemblées, groupes et neurones, le caractère local, continu et non-supervise de l'apprentissage, la considération d'une topologie spatiale intrinsèque, au nombre variable de dimensions et, dernièrement, mais pas le moins important, un fonctionnement temporel du réseau base sur des délais synaptiques variables. La structure du réseau est traversée par deux flux d'information: le flot longitudinal oriente de l'entrée vers la sortie et le flot latéral, dans chaque assemblée, produit par les interactions neuronales latérales. les expériences d'application effectuées, telles que la reconnaissance de l'écriture manuscrite, de la parole ou des trajectoires d'objets dans un flot vidéo sont autant de confirmations de la versatilité et des fonctionnalités offertes par les architectures spatio-temporelles étudiées
Author: Marius Vasiliu
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Category :
Languages : fr
Pages : 380
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Book Description
Les réseaux de neurones représentent une des voies possibles pour la réalisation des systèmes dits intelligents, capables d'apprendre, de reconnaître et de classifier des informations de natures et de supports très différents. Au-delà des approches classiques, les modèles des réseaux de neurones que nous proposons ici utilisent d'une manière homogène le temps et l'espace en considérant que l'information incidente est portée à l'entrée du réseau par des signaux spatio-temporels et que le traitement neuronal ne doit pas changer la nature spatio-temporelle de cette information. Le premier modèle de réseau que nous proposons bénéficie de la simplicité et de la robustesse des signaux en impulsions comme support de l'information. L'utilisation des délais synaptiques adaptatifs et des règles d'apprentissage d'inspiration Hebienne permet la mise en oeuvre des mécanismes d'auto synchronisation synaptique et de reconnaissance partagée des patterns complexes d'impulsions. Une autre famille de modèles, plus évoluée, est celle des réseaux spatio-temporels. Les principales caractéristiques sont l'organisation hiérarchique de l'architecture en assemblées, groupes et neurones, le caractère local, continu et non-supervise de l'apprentissage, la considération d'une topologie spatiale intrinsèque, au nombre variable de dimensions et, dernièrement, mais pas le moins important, un fonctionnement temporel du réseau base sur des délais synaptiques variables. La structure du réseau est traversée par deux flux d'information: le flot longitudinal oriente de l'entrée vers la sortie et le flot latéral, dans chaque assemblée, produit par les interactions neuronales latérales. les expériences d'application effectuées, telles que la reconnaissance de l'écriture manuscrite, de la parole ou des trajectoires d'objets dans un flot vidéo sont autant de confirmations de la versatilité et des fonctionnalités offertes par les architectures spatio-temporelles étudiées
Author: NASSER.. MOZAYYANI
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 171
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Book Description
DE NOS JOURS, IL EXISTE DIVERSES APPLICATIONS INDUSTRIELLES NECESSITANT LE TRAITEMENT DE FORMES SPATIO-TEMPORELLES (ST). IL S'AGIT DE DONNEES MULTI-DIMENSIONNELLES A LA FOIS CORRELEES DANS L'ESPACE ET DANS LE TEMPS, COMME PAR EXEMPLE UNE SEQUENCE ANIMEE D'IMAGES. LES MODELES CONNEXIONNISTES, SURTOUT CONNUS POUR LEUR CAPACITE A EXTRAIRE DES CORRELATIONS SPATIALES, COMMENCENT A PROPOSER DES SOLUTIONS POUR TRAITER DES FORMES ST. CE TRAVAIL PROPOSE D'ELARGIR LES CAPACITES DE PLUSIEURS MODELES DE RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS (RNA) CONNUS AU TRAITEMENT DES FORMES ST COMPOSEES DE SIGNAUX IMPULSIONNELS. NOTRE APPROCHE REPOSE SUR UN CODAGE INTEGRANT LES CARACTERISTIQUES SPATIALES ET TEMPORELLES DES DONNEES. CE CODAGE EST DEFINI DANS LE CORPS DES COMPLEXES. L'UN DES DEUX DEGRES DE LIBERTE DE CES NOMBRES CODE L'AMPLITUDE DES IMPULSIONS, L'AUTRE EST CONSACRE A LA DATE DE CES IMPULSIONS. NOUS AVONS VALIDE NOTRE APPROCHE SUR LE PERCEPTRON MULTICOUCHE, LA CARTE DE KOHONEN ET LE RESEAU RBF. NOUS AVONS PAR AILLEURS TENTE D'INTEGRER NOTER CODAGE DANS LE MODELE DE HOPFIELD ET CONSTATE QUE LA DEMARCHE PRESENTE DANS CE CAS PEU D'INTERET. POUR ALLER AU DELA DE QUELQUES EXEMPLES ILLUSTRATIFS, LA DERNIERE PARTIE DE LA THESE EST CONSACREE A UNE APPLICATION CONCRETE DANS LE DOMAINE DE LA RECONNAISSANCE EN LIGNE DE CARACTERES MANUSCRITS ISOLES. LE TRACE D'UN CARACTERE PRODUIT, EN EFFET, DES INFORMATIONS DE NATURE ST PRENANT EN COMPTE A LA FOIS LA DISPOSITION DES POINTS ET LEUR ORDONNANCEMENT DANS LE TEMPS. NOUS PROPOSONS UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE A DEUX ETAGES CONNEXIONNISTES : LE PREMIER IDENTIFIE CERTAINES PRIMITIVES DANS LE TRACE DES LETTRES ET LE DEUXIEME EFFECTUE LA TACHE DE RECONNAISSANCE. CE SYSTEME, DONT LES PERFORMANCES SUR DES BASES MULTISCRIPTEURS SONT PROMETTEUSES, PRESENTE L'AVANTAGE D'ETRE BEAUCOUP PLUS SIMPLE QUE CEUX EXISTANT PAR AILLEURS.
Author: Nasser Mozayyani
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 171
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Book Description
De nos jours, il existe diverses applications industrielles nécessitant le traitement de formes spatio-temporelles (ST). Il s'agit de données multi-dimensionnelles à la fois corrélées dans l'espace et dans le temps, comme par exemple une séquence animée d'images. Les modèles connexionnistes, surtout connus pour leur capacité à extraire des corrélations spatiales, commencent à proposer des solutions pour traiter des fomes ST. Ce travail propose d'élargir les capacités de plusieurs modèles de réseaux de neurones artificiels (RNA) connus au traitement des formes ST composées de signaux impulsionnels. Notre approche repose sur un codage intégrant les caractéristiques spatiales et temporelles des données. Ce codage est défini dans le corps des complexes. L'un des deux degrés de liberté de ces nombres code l'amplitude des impulsions, l'autre est consacré à la date de ces impulsions. Nous avons validé notre approche sur le percpetron multicouche, la carte de Kohonen et le réseau RBF. Nous avons par ailleurs tenté d'intégrer notre codage dans le modèle de Hopfield et constaté que la démarche présente dans ce cas peu d'intérêt. Pour aller au-delà de quelques exemples illustratifs, la dernière partie de la thèse est consacrée à une applicaiton concrète dans le domaine de la reconnaissance en ligne de caractères manuscrits isolés. Le tracé d'un caractère produit, en effet, des informations de nature ST prenant en compte à la fois la disposition des points et leur ordonnancement dans le temps. Nous proposons un système de reconnaissance à deux étages connexionnistes : Le premier identifie certaines primitives dans le tracé des lettres et le deuxième effectue la tâche de reconnaissance. Ce système, dont les performances sur des bases multiscripteurs sont prometteuses, présente l'avantage d'être beaucoup plus simple que ceux existant par ailleurs.
Author: Nicholas Ayache
Publisher: Springer
ISBN: 9783642334535
Category : Computers
Languages : en
Pages : 645
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Book Description
The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.
Author: Joaquin M. Fuster
Publisher:
ISBN: 0195147529
Category : Medical
Languages : en
Pages : 313
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Book Description
This book presents a unique synthesis of the current neuroscience of cognition by one of the world's authorities in the field. The guiding principle to this synthesis is the tenet that the entirety of our knowledge is encoded by relations, and thus by connections, in neuronal networks of our cerebral cortex. Cognitive networks develop by experience on a base of widely dispersed modular cell assemblies representing elementary sensations and movements. As they develop cognitive networks organize themselves hierarchically by order of complexity or abstraction of their content. Because networks intersect profusely, sharing commong nodes, a neuronal assembly anywhere in the cortex can be part of many networks, and therefore many items of knowledge. All cognitive functions consist of neural transactions within and between cognitive networks. After reviewing the neurobiology and architecture of cortical networks (also named cognits), the author undertakes a systematic study of cortical dynamics in each of the major cognitive functions--perception, memory, attention, language, and intelligence. In this study, he makes use of a large body of evidence from a variety of methodologies, in the brain of the human as well as the nonhuman primate. The outcome of his interdisciplinary endeavor is the emergence of a structural and dynamic order in the cerebral cortex that, though still sketchy and fragmentary, mirrors with remarkable fidelity the order in the human mind.
Author: Agnes Timar-Balazsy
Publisher: Routledge
ISBN: 113600033X
Category : Social Science
Languages : en
Pages : 466
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Book Description
'Chemical Principles of Textile Conservation' provides must-have knowledge for conservators who do not always have a scientific background. This vital book brings together from many sources the material science necessary to understand the properties, deterioration and investigation of textile artefacts. It also aids understanding of the chemical processes during various treatments, such as: cleaning; humidification; drying; disinfestation; disinfection; and the use of adhesives and consolidants in conservation of historical textiles. Textile conservators will now have ready access to the necessary knowledge to understand the chemistry of the objects they are asked to treat and to make informed decisions about how to preserve textiles. The combination of a chemist and a conservator provides the perfect authorial team. It ensures a unique dual function of the text which provides textile conservators with vital chemical knowledge and gives scientists an understanding of textile conservation necessary to direct their research. The many practical examples and case studies illustrate the utility of the relatively large chemical introduction and the essential chemical information which is included. The case studies, many illustrated in colour, range from the treatment of the Ghandis' clothes, high-altitude flying suits and a Mary Quant raincoat, to the Hungarian Coronation Mantle.
Author: Neural Information Processing Systems Foundation
Publisher: MIT Press
ISBN: 0262026171
Category : Algorithms
Languages : en
Pages : 361
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State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.
Author: Nicholas Ayache
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages :
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Author: Michael J. Kearns
Publisher: MIT Press
ISBN: 9780262111935
Category : Computers
Languages : en
Pages : 230
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Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Computational learning theory is a new and rapidly expanding area of research that examines formal models of induction with the goals of discovering the common methods underlying efficient learning algorithms and identifying the computational impediments to learning. Each topic in the book has been chosen to elucidate a general principle, which is explored in a precise formal setting. Intuition has been emphasized in the presentation to make the material accessible to the nontheoretician while still providing precise arguments for the specialist. This balance is the result of new proofs of established theorems, and new presentations of the standard proofs. The topics covered include the motivation, definitions, and fundamental results, both positive and negative, for the widely studied L. G. Valiant model of Probably Approximately Correct Learning; Occam's Razor, which formalizes a relationship between learning and data compression; the Vapnik-Chervonenkis dimension; the equivalence of weak and strong learning; efficient learning in the presence of noise by the method of statistical queries; relationships between learning and cryptography, and the resulting computational limitations on efficient learning; reducibility between learning problems; and algorithms for learning finite automata from active experimentation.
Author: Vladimir Vapnik
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1475732643
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 324
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Book Description
The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. This second edition contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists.
