Algorithmes génétiques et réseaux de neurones : applications à la commande de processus / Jean-Michel RENDERS

Titre : Algorithmes génétiques et réseaux de neurones : applications à la commande de processus Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Michel RENDERS Editeur : Hermès Science Publications Année de publication : 1995 Importance : 334 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-86601-467-4 Note générale : Table des matières Préface Avant-propos Annexes Bibligoraphie Index Catégories : Algorithmes Commande automatique Commande de processus Réseaux neuronaux (informatique) Systèmes adaptatifs Index. décimale : 629.8 Technique de la commande automatique Résumé : Fondements et principes des métaphores biologiques Algorithmes génétiques et commande de processus Réseaux de neurones et commande de processus Stratégie générale d'application des métaphores biologiques synthèse

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Applications de MATLAB 5 et SIMULINK 2 : contrôle de procédés, logique floue, réseaux de neurones, traitement du signal / Mohand MOKHTARI

Titre : Applications de MATLAB 5 et SIMULINK 2 : contrôle de procédés, logique floue, réseaux de neurones, traitement du signal Type de document : texte imprimé Auteurs : Mohand MOKHTARI ; Michel MARIE Editeur : Springer Verlag Année de publication : 1998 Importance : 541 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-287-59651-3 Note générale : Préface Avant-propos Sommaire Annexe Références bibliographiques Index Catégories : Commande de processus MATLAB (logiciel) Réseaux neuronaux (informatique) Simulink (logiciel) Traitement du signal Index. décimale : 005.3 Programmes Résumé : Commandes analogique et numérique Représentation d'état des systèmes continus et discrets Contrôle par logique floue Réseaux de neurones Filtrage adaptatif Amplificateur de puissance Sustentation électromagnétique Chariot avec pendule inversé Commande d'un four Portique avec masse suspendue Téléphone mains libres Elimination de l'écho sur une ligne de transmission Elimination du bruit dans une conduite Egalisation d'un canal binaire symétrique

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Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones / Jean-Claude HEUDIN

Titre : Comprendre le Deep Learning : une introduction aux réseaux de neurones Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude HEUDIN, Auteur Editeur : Science-eBook Année de publication : 2016 Importance : 178 p. ISBN/ISSN/EAN : 979-10-91245-44-9 Note générale : Épigraphe Table des matières Introduction Annexes Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Prédicteurs et classifieurs Les réseaux de neurones L'apprentissage Programmer un réseau de neurones L'apprentissage profond Le Deep Learning en pratique

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Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets / Aurélien GÉRON

Titre : Deep Learning avec Keras et TensorFlow : Mise en œuvre et cas concrets Type de document : texte imprimé Auteurs : Aurélien GÉRON, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Dunod Année de publication : 2024 Importance : 610 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-084769-3 Note générale : Table des matières Avant-propos Le mot de la fin Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle) Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) TensorFlow (logiciel) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Les fondamentaux du Machine Learning Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras Entraînement de réseaux de neurones profonds Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs Traitement des séquences avec des RNN et des CNN Traitement automatique du langage naturel avec les RNN et les attentions Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion Apprentissage par renforcement Entraînement et déploiement à grande échelle de modèles TensorFlow

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Développement de méthodes d'identification des propriétés thermo-physiques de matériaux semi-transparents / Yang LIU  

Titre : Développement de méthodes d'identification des propriétés thermo-physiques de matériaux semi-transparents Type de document : thèse Auteurs : Yang LIU, Auteur ; Didier SAURY, Directeur de thèse ; Yann BILLAUD, Directeur de thèse ; Institut PPRIME UPR CNRS 3346 - FTC, Commanditaire ; Philippe LE MASSON, Rapporteur ; Christophe LE NILLIOT, Rapporteur ; Agnès DELMAS, Examinateur ; Manuel GIRAULT, Examinateur ; Denis LEMONNIER, Examinateur ; Benoît ROUSSEAU, Examinateur Importance : 164 p. Note générale : NNT 2019ESMA0019 Remerciements Table des matières Nomenclature Introduction générale Bibliographie Liste des figures Liste des tableaux Annexe Résumé Mots clés Catégories : Diffusivité thermique:Mesure Ecoulement instationnaire (dynamique des fluides) Matériaux:Propriétés thermiques Optimisation par essaims particulaires Rayonnement thermique Réseaux neuronaux (informatique) Transfert de chaleur Résumé : MODELISATIONS DIRECTES DU PROBLÈME ÉTUDIÉ Introduction Modèle direct 1D instationnaire conducto-radiatif Résolution du modèle direct 1D Validation du modèle direct 1D Modèle direct 2D axisymétrique Résolution du modèle direct 2D axisymétrique Validation du modèle direct 2D axisymétrique Conclusion DISPOSITIF EXPÉRIMENTAL ET MODÈLE D’IDENTIFICATION BASE SUR PSO Introduction Algorithme PSO Test de performance de l’algorithme PSO Test de robustesse de l’algorithme PSO Application Conclusion MODÈLE RÉDUIT D’IDENTIFICATION BASE SUR UN RÉSEAU DE NEURONES Introduction Histoire du réseau de neurones artificiels Étude de sensibilité Construction du modèle réduit d’identification basé sur un réseau de neurones Test de robustesse Étude statistique Application Conclusion MODÈLE RÉDUIT BASE SUR LA MÉTHODE D’IDENTIFICATION MODALE (MIM) Introduction Méthode d’identification modale (MIM) Modèle réduit non-linéaire Modèle réduit linéaire paramétrique Conclusion CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVES En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02860060

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Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique / Gérard FLEURY

Titre : Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Gérard FLEURY, Auteur ; Philippe LACOMME, Auteur ; Matthieu GONDRAN, Auteur ; Chafik SAMIR, Auteur Editeur : Ellipses Année de publication : 2021 Collection : Technosup (Paris), ISSN 1275-3955 Importance : 306 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04733-4 Note générale : Préface Avant-propos À qui s'adresse ce livre ? Remerciements Table des matières Index Catégories : Apprentissage automatique Exploration de données Intelligence computationnelle Langages de programmation Réseaux neuronaux (informatique) Séries chronologiques Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Machine Learning Les réseaux de neurones Découverte de TensorFlow et de Keras Réseaux Bayésiens Les méthodes de classification Weka et le Data Mining Séries chronologiques

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Introduction au Machine Learning / Chloé-Agathe AZENCOTT

Titre : Introduction au Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Chloé-Agathe AZENCOTT, Auteur Mention d'édition : 2e édition Editeur : Dunod Année de publication : 2022 Importance : 263 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-083476-1 Note générale : Table des matières Avant-propos Annexes Index Catégories : Apprentissage automatique Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Forêts d'arbres de décision Optimisation convexe Réseaux neuronaux (informatique) Statistique bayésienne Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Présentation du Machine Learning Apprentissage supervisé Sélection de modèle et évaluation Inférence bayésienne Régressions paramétriques Régularisation Réseaux de neurones artificiels Méthodes des plus proches voisins Arbres et forêts Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux Réduction de dimension Clustering

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Introduction to Deep Learning / Eugene CHARNIAK

Titre : Introduction to Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Eugene CHARNIAK, Auteur Editeur : The MIT Press Année de publication : 2018 Importance : 174 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03951-2 Note générale : Contents Preface Appendix Bibliography Index Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Feed-Forward Neural Nets Tensorflow Convolutional Neural Networks Word Embeddings and Recurrent NNs Sequence-to-Sequence Learning Deep Reinforcement Learning Unsupervised Neural-Network Models

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Nouvelles structures de matériaux / Jean-Claude, Serge LEVY

Titre : Nouvelles structures de matériaux Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude, Serge LEVY Editeur : Masson Année de publication : 1993 Importance : 168 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-225-83963-4 Note générale : Table des matières Contents Avant-propos Introduction Références Index Catégories : Fractales Quasicristaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 620.1 Mécanique de l'ingénieur (mécanique appliquée) et matériaux Résumé : QUASICRISTAUX ET AMORPHES METALLIQUES Introduction aux quasicristaux et aux amorphes Quelques modèles de structure quasicristalline Fissures de diffraction déduite de quelques modèles de structures quasicristalline STRUCTURE FRACTALE DE MATERIAUX LACUNAIRES ET COMPOSITES Fractals et désordre Diffraction optique de tapis de Sierpinski aléatoires RESEAUX NEURONAUX Une introduction aux réseaux neuronaux Réseaux neuronaux : possibilité de codage temporel

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Quand la machine apprend : La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond / Yann LE CUN

Titre : Quand la machine apprend : La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond Type de document : texte imprimé Auteurs : Yann LE CUN, Auteur ; Caroline BRIZARD, Auteur Editeur : Editions Odile Jacob Année de publication : 2019 Importance : 394 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7381-4931-2 Note générale : Table Introduction Conclusion Glossaire Remerciements Catégories : Apprentissage profond Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Ordinateurs neuronaux Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : La révolution de l'IA Brève histoire de l'IA... et de ma carrière Machines apprenantes simples Apprentissage par minimisation, théorie de l'apprentissage Réseaux profonds et rétropropagation Les réseaux convolutifs, piliers de l'IA Dans le ventre de la machine ou le deep learning aujourd'hui Les années Facebook Et demain ? Perspectives et défis de l'IA Enjeux

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Les réseaux de neurones : principes et définitions / Jean-François JODOUIN

Titre : Les réseaux de neurones : principes et définitions Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-François JODOUIN Editeur : Hermès Science Publications Année de publication : 1994 Importance : 124 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-86601-435-3 Note générale : Table des matières Avant-propos Intro. Bibliographie générale Index Catégories : Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 004.6 Interfaces et communication Résumé : Le réseau de neurones Neurones et activation Apprentissage et erreur Environnement et codage

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The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction / Trevor J. HASTIE  

Titre : The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction Type de document : texte imprimé Auteurs : Trevor J. HASTIE, Auteur ; Robert John TIBSHIRANI, Auteur ; Jerome H. FRIEDMAN, Auteur Mention d'édition : 2nd edition Editeur : New York (N. Y.) : Springer Année de publication : 2017 Collection : Springer series in statistics, ISSN 0172-7397 Importance : 745 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-387-84857-0 Note générale : Prefaces Contents References Author Index Index Catégories : Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) Intelligence computationnelle Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Introduction Overview of Supervised Learning Linear Methods for Regression Linear Methods for Classification Basis Expansions and Regularization Kernel Smoothing Methods Model Assessment and Selection Model Inference and Averaging Additive Models, Trees and, Related Methods Boosting and Additive Trees Neural Networks Support Vectors Machines and Flexible Discriminants Prototype Methods and Nearest-Neighbors Unsupervised Learning Random Forests Ensemble Learning Undirected Graphical Models High-Dimensional Problems: p >> N En ligne : https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

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La vie artificielle / Jean-Claude HEUDIN

Titre : La vie artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Claude HEUDIN Editeur : Hermès Science Publications Année de publication : 1994 Collection : Collection systèmes complexes Importance : 267 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-86601-434-6 Note générale : Table des matières Prologue Epilogue Annexe Bibliographie Index Catégories : Algorithmes Automates cellulaires Intelligence artificielle Réseaux neuronaux (informatique) Index. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Fondements Autoreproduction Morphogenèse Evolution Diversité Théories Philosophies

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