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Parallélisation de problèmes d''apprentissage

Audience : Adulte - Grand Public
Le Pitch
Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans un projet lié à la radiothérapie externe. L'objectif est de mettre au point un moteur de calcul permettant une évaluation précise et concise d'un dépôt de dose lors d'une irradiation. Nous avons construit un moteur de calcul reposant sur l'utilisation des réseaux de neurones. Nous avons développé un algorithme d'apprentissage pour les réseaux de neurones spécifiquement conçu pour la prise en charge des données liées à la radiothérapie externe. Puis, nos travaux ont consisté en la réalisation d'algorithmes permettant l'évaluation des doses déposées. La première partie a donc porté sur la mise au point de l'algorithme d'apprentissage des réseaux de neurones. Nous nous sommes basés sur une construction incrémentale du réseau. Puis, pour permettre une prise en charge des nombreux paramètres liés à notre domaine d'application, et du volume des données nécessaires à un apprentissage rigoureux, nous nous sommes attachés à paralléliser notre algorithme. Nous avons obtenu un algorithme d'apprentissage incrémental et parallèle pouvant être déployé de manière efficace sur une grappe de calcul non-fiable. Afficher moinsAfficher plus

Parallélisation de problèmes d''apprentissage

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Le Pitch

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans un projet lié à la radiothérapie externe. L'objectif est de mettre au point un moteur de calcul permettant une évaluation précise et concise d'un dépôt de dose lors d'une irradiation. Nous avons construit un moteur de calcul reposant sur l'utilisation des réseaux de neurones. Nous avons développé un algorithme d'apprentissage pour les réseaux de neurones spécifiquement conçu pour la prise en charge des données liées à la radiothérapie externe. Puis, nos travaux ont consisté en la réalisation d'algorithmes permettant l'évaluation des doses déposées. La première partie a donc porté sur la mise au point de l'algorithme d'apprentissage des réseaux de neurones. Nous nous sommes basés sur une construction incrémentale du réseau. Puis, pour permettre une prise en charge des nombreux paramètres liés à notre domaine d'application, et du volume des données nécessaires à un apprentissage rigoureux, nous nous sommes attachés à paralléliser notre algorithme. Nous avons obtenu un algorithme d'apprentissage incrémental et parallèle pouvant être déployé de manière efficace sur une grappe de calcul non-fiable. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Parallélisation de problèmes d'apprentissage: par des réseaux neuronaux artificiels Application en radiothérapie externe
Auteur
Format
Broché
Publication
04 août 2010
Audience
Adulte - Grand Public
Pages
108
Taille
22.9 x 15.2 x 0.7 cm
Poids
171
ISBN-13
9786131522444
Livré entre : 30 juillet - 4 août
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