L'émergence développementale de représentations corticales fiables

Formation de représentations fiables dans le développement du cortex visuel Contexte académique Le développement du cortex visuel est un domaine de recherche important en neurosciences. Dans les premiers stades du développement, la structure du réseau du cortex visuel est déjà formée, mais la manière dont ces réseaux répondent au début de l’expérie...

Contrôle non linéaire optimisé par apprentissage par renforcement à temps fixe adaptatif composite et son application au pilote automatique de navire intelligent

Étude sur le contrôle optimisé de l’apprentissage par renforcement en temps fixe pour les systèmes non linéaires appliqué au pilote automatique des navires intelligents Ces dernières années, la technologie de conduite autonome intelligente est devenue un sujet brûlant dans le domaine de la commande automatisée. Dans les systèmes non linéaires compl...

Un modèle de prévision de prix de l'électricité amélioré et explicable via une approche de compensation des erreurs basée sur SHAP

Étude sur l’amélioration et l’explicabilité d’un modèle de prévision des prix de l’électricité basé sur SHAP Contexte et motivation de la recherche Les modèles de prévision des prix de l’électricité dans les marchés électriques sont devenus des sujets de recherche majeurs ces dernières années, notamment en raison de l’impact financier des fluctuati...

Une architecture intégrée IGZO-RRAM-SRAM en 3D monolithique pour un calcul en mémoire robuste et efficace

Une étude sur une nouvelle architecture intégrée en 3D monolithique IGZO-RRAM-SRAM : Une percée pour améliorer l’efficacité des calculs basés sur les réseaux neuronaux Contexte et motivation de la recherche Avec l’application croissante des réseaux neuronaux (Neural Network, NN) dans le domaine de l’intelligence artificielle, les architectures de c...

RepsNet : Un modèle de segmentation d'instances de noyaux basé sur la régression des limites et la reparamétrisation structurelle

RepsNet : Un modèle de segmentation d'instances de noyaux basé sur la régression des limites et la reparamétrisation structurelle

Modèle de segmentation d’instances de noyaux basé sur la régression des limites et la reparamétrisation structurelle RepsNet Contexte académique Le diagnostic pathologique est la référence absolue pour le diagnostic des tumeurs, et la segmentation d’instances de noyaux est une étape clé dans l’analyse pathologique numérique et le diagnostic patholo...

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découverte des mécanismes neuronaux de la restauration de l'équilibre inter-hémisphérique dans les AVC chroniques grâce à la rééducation de la main par un robot piloté par EMG : Perspectives de la modélisation causale dynamique

Découvrir les mécanismes neurologiques de la récupération de l’équilibre interhémisphérique chez les patients AVC chroniques grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG : Aperçus du modèle causal dynamique L’AVC est une cause fréquente de handicap, avec la majorité des survivants souffrant de paralysie du membre supérieur. Les consé...

Suivi optimal avancé intégrant une technique de critique neuronale pour les jeux à somme nulle à contraintes asymétriques

Rapport académique : Contrôle de suivi optimal avancé intégrant une technique de critique neuronale pour les jeux à somme nulle contraints asymétriques Contexte et problématique de recherche Dans le domaine moderne du contrôle, la théorie des jeux est un modèle mathématique qui étudie la concurrence et la coopération entre des décideurs intelligent...

Modélisation des biais de jeu de données dans les théories d'apprentissage automatique de la prise de décision économique

Contexte Depuis longtemps, les modèles normatifs et descriptifs tentent d’expliquer et de prédire les comportements de prise de décision des humains face à des choix risqués tels que des biens ou des jeux de hasard. Une étude récente, en entraînant des réseaux neuronaux (Neural Networks, NNs) sur un nouveau grand ensemble de données en ligne nommé ...

Acquérir et modéliser les connaissances de sens commun abstrait via la conceptualisation

Introduction Le manque de connaissances de sens commun des systèmes d’intelligence artificielle a longtemps été l’un des principaux goulots d’étranglement entravant le développement de ce domaine. Bien que des progrès considérables aient été réalisés ces dernières années grâce aux modèles de langue neuronaux et aux graphes de connaissances de sens ...

Étude des propriétés des représentations de réseaux neuronaux dans l'apprentissage par renforcement

Étude des propriétés des représentations de réseaux neuronaux dans l'apprentissage par renforcement

Les méthodes d’apprentissage de représentation traditionnelles conçoivent généralement une architecture de fonctions de base fixe afin d’obtenir les propriétés souhaitées, comme l’orthogonalité ou la parcimonie. L’idée de l’apprentissage profond par renforcement est que le concepteur ne doit pas coder les propriétés de la représentation mais plutôt...