La perception structurante : apprentissage non monotone de fonctions visuelles par croissance et maturation de structures neuromimétiques

par Jean-Denis Muller

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Manuel Samuelides.

Soutenue en 1993

à Toulouse, ENSAE .

  • Titre traduit

    ˜The œstructuring perception : non monotonous learning of visual functions by growth and maturation of neural structures


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Il est difficile de définir un réseau neuromimétique a priori : il n’existe en effet aucune règle ni aucun théorème mathématique donnant la taille et la structure de réseau optimales pour résoudre un problème particulier. Les réseaux neuronaux biologiques résolvent ce problème en s’adaptant constamment et de façon non monotone, faisant intervenir, à des degrés divers selon la structure neuronale en jeu, l’âge du sujet et le type d’apprentissage, des principes de croissance neuronale (développement), d’adaptation d’efficacités synaptiques et d’élagage de connexions (maturation). Dans cette thèse est proposée une modélisation simple de ces processus neuronaux. Un exemple d’application de cette méthode à un problème industriel de vision est présenté. Nous décrivons en effet l’apprentissage de fonctions visuelles élémentaires par un modèle de réseau multicouche dont la structure et le mode de fonctionnement sont inspirés de ceux du cortex visuel des mammifères. Cet apprentissage est réalisé en deux phases successives. Au cours de la première phase, le réseau croît progressivement en établissant des connexions entre des structures fonctionnelles composées de neurones apprenant à détecter des caractéristiques géométriques de différents niveaux de complexité dans les images au moyen d’un algorithme d’apprentissage non supervisé. La deuxième phase consiste en une adaptation supervisée des efficacités synaptiques associée à une procédure d’élagage assurant l’augmentation graduelle des capacités de généralisation du réseau par réduction du nombre de paramètres le décrivant. Une telle technique a plusieurs intérêts : tout d’abord, elle permet le développement d’applications de reconnaissances de formes sans aucune expertise préalable, le réseau étant capable d’extraire d’images brutes les caractéristiques géométriques pertinentes pour la classification, de les fusionner pour construire le processus de décision et de modifier sa structure de façon à minimiser les risques d’erreurs de généralisation. Elle est donc particulièrement adaptée aux problèmes de vision évolutifs et / ou mal formalisés. Ensuite, son caractère permet d’envisager à terme une implémentation d’un système complet de reconnaissance de formes sur un circuit électronique. Cette technique a été appliquée à un problème de classification de défauts sur des masques servant à fabriquer des circuits à très haute densité d’intégration dans le cadre d’un projet industriel mené au Group Techniques Avancées IBM de Montpellier et impliquant plusieurs sites de la compagnie, eu Europe et aux Etats-Unis : le projet MIMS / ADC (Mask Integrated production line Management System / Automatic Defect Classification).

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (307 p.)
  • Annexes : Bibliogr. en fin de chaque chap.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Evry-Val-d'Essonne. Service commun de la documentation. Bibliothèque de l'UFR sciences et technologie.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : 629.4 MUL
  • Bibliothèque : Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace. Service documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1993/121 MUL
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.