apprentissage automatique pour la modélisation de systèmes stochastiques dynamiques : application au contrôle adaptatif sur la stimulation cérébrale profonde
Auteur / Autrice : | Rémi Souriau |
Direction : | Vincent Vigneron, Jean Lerbet |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques et Informatique |
Date : | Soutenance le 28/01/2021 |
Etablissement(s) : | université Paris-Saclay |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (Evry, Essonne) - Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes (Evry, Essonne) |
référent : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....) | |
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Florence Forbes |
Examinateurs / Examinatrices : Vincent Vigneron, Bertrand Rivet, Ali Mansour, Aurélia Fraysse | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Bertrand Rivet, Ali Mansour |
Mots clés
Résumé
Ces dernières années ont été marquées par l'émergence d'un grand nombre de base données dans de nombreux domaines comme la médecine par exemple. La création de ces bases données a ouvert la voie à de nouvelles applications. Les propriétés des données sont parfois complexes (non linéarité, dynamique, grande dimension ou encore absence d'étiquette) et nécessite des modèles d'apprentissage performants. Parmi les modèles d'apprentissage existant, les réseaux de neurones artificiels ont connu un large succès ces dernières décennies. Le succès de ces modèles repose sur la non linéarité des neurones, l'utilisation de variables latentes et leur grande flexibilité leur permettant de s'adapter à de nombreux problèmes. Les machines de Boltzmann présentées dans cette thèse sont une famille de réseaux de neurones non supervisés. Introduite par Hinton dans les années 80, cette famille de modèle a connu un grand intérêt dans le début du 21e siècle et de nouvelles extensions sont proposées régulièrement.Cette thèse est découpée en deux parties. Une partie exploratoire sur la famille des machines de Boltzmann et une partie applicative. L'application étudiée est l'apprentissage non supervisé des signaux électroencéphalogramme intracrânien chez les rats Parkinsonien pour le contrôle des symptômes de la maladie de Parkinson.Les machines de Boltzmann ont donné naissance aux réseaux de diffusion. Il s'agit de modèles non supervisés qui reposent sur l'apprentissage d'une équation différentielle stochastique pour des données dynamiques et stochastiques. Ce réseau fait l'objet d'un développement particulier dans cette thèse et un nouvel algorithme d'apprentissage est proposé. Son utilisation est ensuite testée sur des données jouet ainsi que sur des données réelles.