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Theses

Neural Networks and Sparse Information Acquisition

Behrooz Kamary Aliabadi 1, 2 
1 Lab-STICC_TB_CACS_IAS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Abstract : Cette thèse traite de mémoires associatives neuro-inspirées. Une extension des réseaux de neurones récurrents et binaires introduits par Gripon et Berrou a été étudiée pour y accroître les effets de la parcimonie. Dans cette nouvelle version de réseaux de neurones, l'information est portée par des motifs graphiques (cliques) qui ne font appel qu'à une fraction des ressources disponibles. Ces motifs peuvent également être de tailles différentes et donc porter une information de longueur variable. Nous avons validé le concept et calculé les limites de capacité et de correction d'effacements en fonction des taux d'erreurs recherchés. Ces limites ont été comparées à des résultats de simulation obtenus dans différentes situations de test. Nous avons également analysé ces réseaux sous l'éclairage de la théorie de l'information et établi un lien avec la problématique de l'acquisition compressée (compressed sensing).
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Theses
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https://theses.hal.science/tel-00962603
Contributor : Bibliothèque Télécom Bretagne Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Friday, March 21, 2014 - 1:39:37 PM
Last modification on : Monday, March 14, 2022 - 11:08:11 AM
Long-term archiving on: : Saturday, June 21, 2014 - 11:41:18 AM

File

2013telb0278_Kamary_Aliabadi_B...
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  • HAL Id : tel-00962603, version 1

Citation

Behrooz Kamary Aliabadi. Neural Networks and Sparse Information Acquisition. Information Theory [math.IT]. Télécom Bretagne; Université de Bretagne-Sud, 2013. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00962603⟩

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