Parall�lisation de Probl�mes d''apprentissage par des réseaux neuronaux artificiels Application et radiothérapie externe

Auteur: Sauget-M
Langue: Français

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Auteur: Sauget-M Sauget-M
  • fr
  • Broché
  • 9786131522444
  • 28 février 2018
  • 108 pages
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Résumé

Les travaux presentes dans cette these s'inscrivent dans un projet lie a la radiotherapie externe. L'objectif est de mettre au point un moteur de calcul permettant une evaluation precise et concise d'un depot de dose lors d'une irradiation. Nous avons construit un moteur de calcul reposant sur l'utilisation des reseaux de neurones. Nous avons developpe un algorithme d'apprentissage pour les reseaux de neurones specifiquement concu pour la prise en charge des donnees liees a la radiotherapie externe. Puis, nos travaux ont consiste en la realisation d'algorithmes permettant l'evaluation des doses deposees. La premiere partie a donc porte sur la mise au point de l'algorithme d'apprentissage des reseaux de neurones. Nous nous sommes bases sur une construction incrementale du reseau. Puis, pour permettre une prise en charge des nombreux parametres lies a notre domaine d'application, et du volume des donnees necessaires a un apprentissage rigoureux, nous nous sommes attaches a paralleliser notre algorithme. Nous avons obtenu un algorithme d'apprentissage incremental et parallele pouvant etre deploye de maniere efficace sur une grappe de calcul non-fiable."

Spécifications produit

Contenu

Langue
fr
Binding
Broché
Date de sortie initiale
28 février 2018
Nombre de pages
108
Illustrations
Non

Personnes impliquées

Auteur principal
Sauget-M
Deuxième auteur
Sauget-M
Editeur principal
Omniscriptum

Autres spécifications

Hauteur de l'emballage
6 mm
Hauteur du produit
7 mm
Largeur d'emballage
150 mm
Largeur du produit
152 mm
Longueur d'emballage
220 mm
Longueur du produit
229 mm
Poids de l'emballage
177 g
Police de caractères extra large
Non

EAN

EAN
9786131522444

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Langue
Français
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