Auteur / Autrice : | Ghouthi Boukli Hacene |
Direction : | Michel Jézéquel |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique, Informatique, Signal Image Vision |
Date : | Soutenance le 03/10/2019 |
Etablissement(s) : | Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Département Electronique - Lab-STICC_IMTA_CACS_IAS - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Julie Grollier, Warren Gross, Hervé Jégou, Yoshua Bengio, Vincent Gripon |
Rapporteurs / Rapporteuses : Julie Grollier, Warren Gross |
Mots clés
Résumé
Dans le domaine de l'apprentissage machine, les réseaux de neurones profonds sont devenus la référence incontournable pour un très grand nombre de problèmes. Ces systèmes sont constitués par un assemblage de couches, lesquelles réalisent des traitements élémentaires, paramétrés par un grand nombre de variables. À l'aide de données disponibles pendant une phase d'apprentissage, ces variables sont ajustées de façon à ce que le réseau de neurones réponde à la tâche donnée. Il est ensuite possible de traiter de nouvelles données. Si ces méthodes atteignent les performances à l'état de l'art dans bien des cas, ils reposent pour cela sur un très grand nombre de paramètres, et donc des complexités en mémoire et en calculs importantes. De fait, ils sont souvent peu adaptés à l'implémentation matérielle sur des systèmes contraints en ressources. Par ailleurs, l'apprentissage requiert de repasser sur les données d'entraînement plusieurs fois, et s'adapte donc difficilement à des scénarios où de nouvelles informations apparaissent au fil de l'eau. Dans cette thèse, nous nous intéressons dans un premier temps aux méthodes permettant de réduire l'impact en calculs et en mémoire des réseaux de neurones profonds. Nous proposons dans un second temps des techniques permettant d'effectuer l'apprentissage au fil de l'eau, dans un contexte embarqué.