Cette thèse porte sur les modèles génératifs en apprentissage automatique. Deux nouveaux modèles basés sur les réseaux de neurones y sont proposés. Le premier modèle possède une représentation interne où une certaine structure a été imposée afin d’ordonner les caractéristiques apprises. Le deuxième modèle parvient à exploiter la structure topologique des données observées, et d’en tenir compte lors de la phase générative.
Cette thèse présente également une des premières applications de l’apprentissage automatique au problème de la tractographie du cerveau. Pour ce faire, un réseau de neurones récurrent est appliqué à des données de diffusion afin d’obtenir une représentation des fibres de la matière blanche sous forme de séquences de points en trois dimensions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/10489 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Côté, Marc-Alexandre |
| Contributors | Larochelle, Hugo, Descoteaux, Maxime |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse |
| Rights | © Marc-Alexandre Côté-Harnois, Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 2.5 Canada, Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les Mêmes Conditions 2.5 Canada, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ca/ |
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