Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (7)
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externesEtendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques / Jean-Yves Franceschi (2022)
Titre : Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean-Yves Franceschi, Auteur ; Sylvain Lamprier, Directeur de thèse ; Patrick Gallinari, Directeur de thèse Editeur : Paris : Sorbonne Université Année de publication : 2022 Importance : 304 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur en Informatique de Sorbonne UniversitéLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] équation différentielle
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système dynamiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusieurs aspects de la temporalité et des systèmes dynamiques dans les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage non supervisé de représentations et de modèles génératifs. Premièrement, nous présentons une méthode générale d'apprentissage de représentations non supervisée pour les séries temporelles prenant en compte des besoins pratiques d'efficacité et de flexibilité. Dans un second temps, nous nous intéressons à l'apprentissage pour les séquences structurées de nature spatio-temporelle, couvrant les vidéos et phénomènes physiques. En les modélisant par des équations différentielles paramétrisées par des réseaux de neurones, nous montrons la corrélation entre la découverte de représentations pertinentes d'un côté, et de l'autre la fabrique de modèles prédictifs performants sur ces données. Enfin, nous analysons plus généralement dans une troisième partie les populaires réseaux antagonistes génératifs dont nous décrivons la dynamique d'apprentissage par des équations différentielles, nous permettant d'améliorer la compréhension de leur fonctionnement. Note de contenu : 1- Motivation
2- Time series representation learning
3- State-space predictive models for spatiotemporal data
4- Analysis of GANs’ training dynamics
5- ConclusionNuméro de notice : 15203 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Paris : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03591720 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100472
Titre : Modèles géographiques avec le langage Mathematica Type de document : Guide/Manuel Auteurs : André Dauphiné, Auteur Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Collection : Systèmes d'information, web et société Importance : 331 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-236-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] langage de programmation
[Termes IGN] Mathematica
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] système dynamique
[Termes IGN] système multi-agentsIndex. décimale : 37.20 Analyse spatiale et ses outils Résumé : (Editeur) Les géographes construisent des modèles afin de comprendre et d’expliquer les relations sociétés-nature, les localisations d’objets, de personnes et d’activités, et les organisations territoriales. Ce livre dresse un panorama complet des types de modèles nécessaires à la mise au point de nouvelles connaissances géographiques : modèles stochastiques, de chroniques, d’analyses de données, de géostatistiques, de réseaux, de systèmes dynamiques, d’automates cellulaires et de systèmes multi-agents. Cet ouvrage didactique replace ces modèles dans leur contexte théorique. Il propose plus de 65 programmes écrits en langage Mathematica formalisant ces modèles. Des études de cas permettent de montrer leur pertinence. Le lecteur pourra appliquer immédiatement ces programmes à ses propres questionnements et données. Note de contenu : 1. Paradoxes théoriques de la géographie classique
2. Modèles statistiques et probabilistes des relations sociétés-nature
3. Modèles de systèmes dynamiques ordinaires
4. Théories des localisations géographiques
5. Modèles des localisations géographiques
6. Théoriser les structures et les dynamiques territoriales
7. Modèles de points et de champs
8. Modèles de réseaux
9. Modèles de l’espace géographique
10. Macro et micro-modèles de la morphogénieNuméro de notice : 22708 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85164 Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 1. Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements / Pierre Marquis (2014)
Titre de série : Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 1 Titre : Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Pierre Marquis, Éditeur scientifique ; Odile Papini, Éditeur scientifique ; Henri Prade, Éditeur scientifique ; Jacques Pitrat, Préfacier, etc. Editeur : Toulouse : Cépaduès Année de publication : 2014 Importance : 672 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-36493-041-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] méta connaissance
[Termes IGN] raisonnement
[Termes IGN] représentation des données
[Termes IGN] système d'aide à la décision
[Termes IGN] système dynamique
[Termes IGN] système multi-agentsIndex. décimale : 26.40 Intelligence artificielle Résumé : Cet ouvrage, organisé en 3 volumes, est issu de la communauté française des chercheurs en intelligence artificielle (IA). Il a pour objectif de dresser un panorama des recherches effectuées en IA allant de travaux fondamentaux aux applications et aux frontières, en mettant l’accent tout autant sur les résultats obtenus que sur les problématiques actuelles. Il s’adresse à un public d’étudiants de master et de doctorat, mais aussi de chercheurs et d’ingénieurs intéressés par ce domaine. Pour simuler sur un ordinateur un processus de raisonnement ou de prise de décision, il faut disposer d’une représentation de l’information à exploiter. Débutant par un chapitre retraçant la longue histoire de l’émergence de l’IA, ce premier volume passe ensuite en revue différents cadres de représentation, logiques, quantitatifs, ou graphiques, susceptibles de prendre en compte l’information incomplète, les exceptions, l’incertitude, le temps, l’espace, les préférences, les taxonomies, les normes, les émotions, ou encore la confiance entre agents. L’examen de différents types de raisonnement à base de similarité, et l’étude de nombreuses problématiques autour de la description des actions et de leurs conséquences, de l’argumentation, de la décision, du diagnostic, de la révision des croyances, de la fusion des informations, de l’interaction entre agents, de l’apprentissage, de l’acquisition et de la validation de bases de connaissances, complètent ce volume. Une postface revient sur les questions posées par la formalisation du raisonnement. Note de contenu : 1 Éléments pour une histoire de l’intelligence artificielle
2 Représentation des connaissances : modalités, conditionnels et raisonnement non monotone
3 Représentations de l’incertitude en intelligence artificielle
4 Raisonnement qualitatif sur les systèmes dynamiques, le temps et l’espace
5 Raisonner avec des ontologies : logiques de description et graphes conceptuels
6 Représentation des préférences
7 Normes et logique déontique
8 Raisonnement à partir de cas, raisonnement et apprentissage par analogie, gradualité et interpolation
9 Modèles d’apprentissage artificiel
10 Argumentation et raisonnement en présence de contradictions
11 Approches de la révision et de la fusion d’informations
12 Raisonnement sur l’action et le changement
13 Décision multicritère
14 Décision dans l’incertain
15 Systèmes multiagents : décision collective
16 Formalisation de systèmes d’agent cognitif, de la confiance et des émotions
17 Systèmes multiagents : négociation, persuasion
18 Diagnostic et supervision : approches à base de modèles
19 Validation et explication
20 Ingénierie des connaissancesNuméro de notice : 15822A Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74876
- Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 2. Algorithmes pour l'intelligence artificielle / Pierre Marquis (2014)
- Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 3. L'intelligence artificielle : frontières et applications / Pierre Marquis (2014)
Titre : La physique et la Terre Type de document : Monographie Auteurs : H.C. Nataf, Éditeur scientifique ; J. Sommeria, Éditeur scientifique Editeur : Paris, Toulouse, ... : Centre national de la recherche scientifique CNRS Année de publication : 2000 Collection : Croisée des sciences, ISSN 1250-6028 Importance : 144 p. Format : 20 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7011-2370-7 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géophysique interne
[Termes IGN] champ géomagnétique
[Termes IGN] convection
[Termes IGN] éruption volcanique
[Termes IGN] manteau terrestre
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] noyau terrestre
[Termes IGN] séisme
[Termes IGN] système dynamique
[Termes IGN] volcanRésumé : (Editeur) La Terre et les milieux naturels ont de tout temps été source d'inspiration pour les scientifiques mais leur infinie complexité y rend difficile l'application des outils de la physique. Comment en effet modéliser une éruption volcanique ou les mouvements de convection qui agitent l'intérieur du globe ? Pourquoi le champ magnétique terrestre s'inverse-t-il ? Autant de questions qui nous plongent au coeur de systèmes complexes dont les échelles s'étirent de la seconde au milliard d'années et du minéral à la Terre ! Face à la gageure que représente la modélisation de tels systèmes, la physique nous invite à rechercher simplicité et universalité. La théorie des systèmes dynamiques ne permet-elle pas d'appréhender les cycles glaciaires ? Les fractales et les lois de puissance ne sont-elles pas au coeur des théories de la turbulence ou de la physique des tremblements de terre. Tels sont les enjeux qui, aux frontières entre physique et sciences de la Terre, ont motivé des chercheurs de tous horizons à témoigner des apports récents de la physique des systèmes macroscopiques à la compréhension des systèmes naturels. Numéro de notice : 69109 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=44800 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 69109-01 47.00 Livre Centre de documentation Géographie - Géosciences Disponible Theory of orbits, 1. Volume 1 Integrable systems and non-perturbative methods / D. Boccaletti (1996)
Titre de série : Theory of orbits, 1 Titre : Volume 1 Integrable systems and non-perturbative methods Type de document : Monographie Auteurs : D. Boccaletti, Auteur ; G. Pucacco, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 1996 Collection : Astronomy and astrophysics Library Importance : 392 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-540-58963-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Astronomie fondamentale
[Termes IGN] chaos
[Termes IGN] équation de Lagrange
[Termes IGN] géométrie
[Termes IGN] géométrie de Riemann
[Termes IGN] mécanique céleste
[Termes IGN] mécanique de Hamilton
[Termes IGN] mécanique de Lagrange
[Termes IGN] orbite
[Termes IGN] problème des deux corps
[Termes IGN] problème des trois corps
[Termes IGN] système dynamique
[Termes IGN] théorème de Jacobi
[Termes IGN] théorème de Liouville
[Termes IGN] trigonométrie sphériqueIndex. décimale : 31.10 Astronomie fondamentale Numéro de notice : 68012A Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=61839
