Résultats de recherche pour "autoencodeur"

Intégration des méthodes classiques dans les autoencodeurs profonds

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Apprentissage profond Depuis les années 2000, l'apprent issage profond (deep learning) est apparu comme une nouvelle zone de l'intelligence artificielle. C'est une classe de techniques d'apprentissage automatique, modélisant les données avec un haut niveau d'abstraction grâce à de multiples architectures....

Proposition d’approches phénoménologiques pour la modélisation de la réponse des SAW à un mélange

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Télécharger le fichier original (Mémoire de fin d'études) Bilan du chapitre Dans ce chapitre, les principales approches multiparamétriques proposées dans la littérature ont été présentées. Bien que certaines d’entre elles soient particulièrement utilisées dans le cadre de l’identification de signatures...

Interprétation des résultats de l’ACP sur les Iris de Fisher à l’aide du logiciel R

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Méthode mixte La méthode mixte peut être vue comme une combinaison des deux premières méthodes. Elle procède par ajout d'une nouvelle variable, puis par élimination de variables précédemment introduites dans le modèle. Elle permet de prendre en compte le degré...

Choix du langage de programmation et des librairies de developpement

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Localisation des blessures La localisation des blessures d’auto-sectionnement est bien expliquee dans la litterature. L’ecrasante majorite se situe sur le haut du corps. Dans un article de Brunel, Fermanian, Durigon & de la Grandmaison (2010), 4 regions anatomiques sont suggerees....