4 resultados para Sparse Coding, Anomaly Detection, Dynamic Texture, Dantzig Selector, Compressed sensing
em Universit
Resumo:
On tudie lapplication des algorithmes de dcomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-ngative (FMN), aux reprsentations frquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigs par une fonction derreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal dentre. On compare lutilisation de trois fonctions derreur de reconstruction quand la FMN est applique des gammes monophoniques et harmonises: moindre carr, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dpendente de la phase, introduite rcemment. Des nouvelles mthodes pour interprter les dcompositions rsultantes sont prsentes et sont compares aux mthodes utilises prcdemment qui ncessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacit de gnralisation des fonctions de bases apprises par rapport trois paramtres musicaux: lamplitude, la dure et le type dinstrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes dtiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que lapproche prcdente dans la majorit de nos tests, la tche dinstrument avec audio monophonique tant la seule exception importante.
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Lobjectif de cette thse par articles est de prsenter modestement quelques tapes du parcours qui mnera (on espre) une solution gnrale du problme de lintelligence artificielle. Cette thse contient quatre articles qui prsentent chacun une diffrente nouvelle mthode dinfrence perceptive en utilisant lapprentissage machine et, plus particulirement, les rseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en vidence lutilit de sa mthode propose dans le cadre dune tche de vision par ordinateur. Ces mthodes sont applicables dans un contexte plus gnral, et dans certains cas elles on tt appliques ailleurs, mais ceci ne sera pas abord dans le contexte de cette de thse. Dans le premier article, nous prsentons deux nouveaux algorithmes dinfrence variationelle pour le modle gnratif dimages appel codage parcimonieux spike- and-slab (CPSS). Ces mthodes dinfrence plus rapides nous permettent dutiliser des modles CPSS de tailles beaucoup plus grandes quauparavant. Nous dmontrons quelles sont meilleures pour extraire des dtecteur de caractristiques quand trs peu dexemples tiquets sont disponibles pour lentranement. Partant dun modle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirige (MBP-PD). Ce modle a t conu de manire simplifier dentranement des machines de Boltzmann profondes qui ncessitent normalement une phase de pr-entranement glouton pour chaque couche. Ce problme est rgl dans une certaine mesure, mais le cot dinfrence dans le nouveau modle est relativement trop lev pour permettre de lutiliser de manire pratique. Dans le deuxime article, nous revenons au problme dentranement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modles, nous introduisons un nouveau critre dentranement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes multiples prdictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entranables en une seule tape et ont un meilleur taux de succs en classification que les MBP classiques. Elles sentranent aussi avec des mthodes variationelles standard au lieu de ncessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succs en classification. Par contre, un des inconvnients de tels modles est leur incapacit de gnrer deschantillons, mais ceci nest pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes nest plus une priorit tant donn les dernires avances en apprentissage supervis. Malgr cela, les MBP-MP demeurent intressantes parce quelles sont capable daccomplir certaines tches que des modles purement superviss ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des donnes incompltes ou encore celle de combler intelligemment linformation manquante dans ces donnes incompltes. Le travail prsent dans cette thse sest droul au milieu dune priode de transformations importantes du domaine de lapprentissage rseaux neuronaux profonds qui a t dclenche par la dcouverte de lalgorithme de dropout par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entranement purement supervis darchitectures de propagation unidirectionnel sans tre expos au danger de sur- entranement. Le troisime article prsent dans cette thse introduit une nouvelle fonction dactivation spcialement con cue pour aller avec lalgorithme de Dropout. Cette fonction dactivation, appele maxout, permet lutilisation de aggrgation multi-canal dans un contexte dapprentissage purement supervis. Nous dmontrons comment plusieurs tches de reconnaissance dobjets sont mieux accomplies par lutilisation de maxout. Pour terminer, sont prsentons un vrai cas dutilisation dans lindustrie pour la transcription dadresses de maisons plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des rseaux neuronaux de convolution, nous dmontrons quil est possible datteindre un taux de succs comparable celui des humains sur un ensemble de donnes coriace constitu de photos prises par les voitures de Google. Ce systme a t dploy avec succs chez Google pour lire environ cent million dadresses de maisons.
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Les changements sont faits de faon continue dans le code source des logiciels pour prendre en compte les besoins des clients et corriger les fautes. Les changements continus peuvent conduire aux dfauts de code et de conception. Les dfauts de conception sont des mauvaises solutions des problmes rcurrents de conception ou dimplmentation, gnralement dans le dveloppement orient objet. Au cours des activits de comprhension et de changement et en raison du temps daccs au march, du manque de comprhension, et de leur exprience, les dveloppeurs ne peuvent pas toujours suivre les normes de conception et les techniques de codage comme les patrons de conception. Par consquent, ils introduisent des dfauts de conception dans leurs systmes. Dans la littrature, plusieurs auteurs ont fait valoir que les dfauts de conception rendent les systmes orients objet plus difficile comprendre, plus sujets aux fautes, et plus difficiles changer que les systmes sans les dfauts de conception. Pourtant, seulement quelques-uns de ces auteurs ont fait une tude empirique sur limpact des dfauts de conception sur la comprhension et aucun dentre eux na tudi limpact des dfauts de conception sur leffort des dveloppeurs pour corriger les fautes. Dans cette thse, nous proposons trois principales contributions. La premire contribution est une tude empirique pour apporter des preuves de limpact des dfauts de conception sur la comprhension et le changement. Nous concevons et effectuons deux expriences avec 59 sujets, afin dvaluer limpact de la composition de deux occurrences de Blob ou deux occurrences de spaghetti code sur la performance des dveloppeurs effectuant des tches de comprhension et de changement. Nous mesurons la performance des dveloppeurs en utilisant: (1) lindice de charge de travail de la NASA pour leurs efforts, (2) le temps quils ont pass dans laccomplissement de leurs tches, et (3) les pourcentages de bonnes rponses. Les rsultats des deux expriences ont montr que deux occurrences de Blob ou de spaghetti code sont un obstacle significatif pour la performance des dveloppeurs lors de tches de comprhension et de changement. Les rsultats obtenus justifient les recherches antrieures sur la spcification et la dtection des dfauts de conception. Les quipes de dveloppement de logiciels doivent mettre en garde les dveloppeurs contre le nombre lev doccurrences de dfauts de conception et recommander des refactorisations chaque tape du processus de dveloppement pour supprimer ces dfauts de conception quand cest possible. Dans la deuxime contribution, nous tudions la relation entre les dfauts de conception et les fautes. Nous tudions limpact de la prsence des dfauts de conception sur leffort ncessaire pour corriger les fautes. Nous mesurons leffort pour corriger les fautes laide de trois indicateurs: (1) la dure de la priode de correction, (2) le nombre de champs et mthodes touchs par la correction des fautes et (3) lentropie des corrections de fautes dans le code-source. Nous menons une tude empirique avec 12 dfauts de conception dtects dans 54 versions de quatre systmes: ArgoUML, Eclipse, Mylyn, et Rhino. Nos rsultats ont montr que la dure de la priode de correction est plus longue pour les fautes impliquant des classes avec des dfauts de conception. En outre, la correction des fautes dans les classes avec des dfauts de conception fait changer plus de fichiers, plus les champs et des mthodes. Nous avons galement observ que, aprs la correction dune faute, le nombre doccurrences de dfauts de conception dans les classes impliques dans la correction de la faute diminue. Comprendre limpact des dfauts de conception sur leffort des dveloppeurs pour corriger les fautes est important afin daider les quipes de dveloppement pour mieux valuer et prvoir limpact de leurs dcisions de conception et donc canaliser leurs efforts pour amliorer la qualit de leurs systmes. Les quipes de dveloppement doivent contrler et supprimer les dfauts de conception de leurs systmes car ils sont susceptibles daugmenter les efforts de changement. La troisime contribution concerne la dtection des dfauts de conception. Pendant les activits de maintenance, il est important de disposer dun outil capable de dtecter les dfauts de conception de faon incrmentale et itrative. Ce processus de dtection incrmentale et itrative pourrait rduire les cots, les efforts et les ressources en permettant aux praticiens didentifier et de prendre en compte les occurrences de dfauts de conception comme ils les trouvent lors de la comprhension et des changements. Les chercheurs ont propos des approches pour dtecter les occurrences de dfauts de conception, mais ces approches ont actuellement quatre limites: (1) elles ncessitent une connaissance approfondie des dfauts de conception, (2) elles ont une prcision et un rappel limits, (3) elles ne sont pas itratives et incrmentales et (4) elles ne peuvent pas tre appliques sur des sous-ensembles de systmes. Pour surmonter ces limitations, nous introduisons SMURF, une nouvelle approche pour dtecter les dfauts de conception, bas sur une technique dapprentissage automatique machines vecteur de support et prenant en compte les retours des praticiens. Grce une tude empirique portant sur trois systmes et quatre dfauts de conception, nous avons montr que la prcision et le rappel de SMURF sont suprieurs ceux de DETEX et BDTEX lors de la dtection des occurrences de dfauts de conception. Nous avons galement montr que SMURF peut tre appliqu la fois dans les configurations intra-systme et inter-systme. Enfin, nous avons montr que la prcision et le rappel de SMURF sont amliors quand on prend en compte les retours des praticiens.
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Le mthotrexate (MTX), un agent anti-cancreux frquemment utilis en chimiothrapie, requiert gnralement un suivi thrapeutique de la mdication (Therapeutic Drug Monitoring, TDM) pour surveiller son niveau sanguin chez le patient afin de maximiser son efficacit tout en limitant ses effets secondaires. Malgr la fentre thrapeutique troite entre lefficacit et la toxicit, le MTX reste, ce jour, un des agents anti-cancreux les plus utiliss au monde. Les techniques analytiques existantes pour le TDM du MTX sont coteuses, requirent temps et efforts, sans ncessairement fournir promptement les rsultats dans le dlai requis. Afin dacclrer le processus de dosage du MTX en TDM, une stratgie a t propose base sur un essai comptitif caractris principalement par le couplage plasmonique dune surface mtallique et de nanoparticules dor. Plus prcisment, lessai quantitatif exploite la raction de comptition entre le MTX et une nanoparticule dor fonctionnalise avec lacide folique (FA-AuNP) ayant une affinit pour un rcepteur molculaire, la rductase humaine de dihydrofolate (hDHFR), une enzyme associe aux maladies prolifratives. Le MTX libre mix avec les FA-AuNP, entre en comptition pour les sites de liaison de hDHFR immobiliss sur une surface active en SPR ou libres en solution. Par la suite, les FA-AuNP lies au hDHFR fournissent une amplification du signal qui est inversement proportionnelle la concentration de MTX. La rsonance des plasmons de surface (SPR) est gnralement utilise comme une technique spectroscopique pour linterrogation des interactions biomolculaires. Les instruments SPR commerciaux sont gnralement retrouvs dans les grands laboratoires danalyse. Ils sont galement encombrants, coteux et manquent de slectivit dans les analyses en matrice complexe. De plus, ceux-ci nont pas encore dmontr de ladaptabilit en milieu clinique. Par ailleurs, les analyses SPR des petites molcules comme les mdicaments nont pas t explors de manire intensive d au dfi pos par le manque de la sensibilit de la technique pour cette classe de molcules. Les dveloppements rcents en science des matriaux et chimie de surfaces exploitant lintgration des nanoparticules dor pour lamplification de la rponse SPR et la chimie de surface peptidique ont dmontr le potentiel de franchir les limites poses par le manque de sensibilit et ladsorption non-spcifique pour les analyses directes dans les milieux biologiques. Ces nouveaux concepts de la technologie SPR seront incorpors un systme SPR miniaturis et compact pour excuter des analyses rapides, fiables et sensibles pour le suivi du niveau du MTX dans le srum de patients durant les traitements de chimiothrapie. Lobjectif de cette thse est dexplorer diffrentes stratgies pour amliorer lanalyse des mdicaments dans les milieux complexes par les biocapteurs SPR et de mettre en perspective le potentiel des biocapteurs SPR comme un outil utile pour le TDM dans le laboratoire clinique ou au chevet du patient. Pour atteindre ces objectifs, un essai comptitif colorimtrique bas sur la rsonance des plasmons de surface localise (LSPR) pour le MTX fut tabli avec des nanoparticules dor marques avec du FA. Ensuite, cet essai comptitif colorimtrique en solution fut adapt une plateforme SPR. Pour les deux essais dvelopps, la sensibilit, slectivit, limite de dtection, loptimisation de la gamme dynamique et lanalyse du MTX dans les milieux complexes ont t inspects. De plus, le prototype de la plateforme SPR miniaturise fut valid par sa performance quivalente aux systmes SPR existants ainsi que son utilit pour analyser les chantillons cliniques des patients sous chimiothrapie du MTX. Les concentrations de MTX obtenues par le prototype furent compares avec des techniques standards, soit un essai immunologique bas sur la polarisation en fluorescence (FPIA) et la chromatographie liquide couple avec de la spectromtrie de masse en tandem (LC-MS/MS) pour valider lutilit du prototype comme un outil clinique pour les tests rapides de quantification du MTX. En dernier lieu, le dploiement du prototype un laboratoire de biochimie dans un hpital dmontre lnorme potentiel des biocapteurs SPR pour utilisation en milieux clinique.
