algorithmes de gradient stochastiques
Algorithmes stochastiques pour l'apprentissage, l'optimisation et l'approximation du régime stationnaire
... de gradient est une m´ethode efficace lorsque le gradient prend de grandes valeurs et, a contrario, c’est une m´ethode inadapt´ee pour des fonctions dont le gradient prend des petites ...les ...
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Récursivité au carrefour de la modélisation de séquences, des arbres aléatoires, des algorithmes stochastiques et des martingales
... Chapitre 1 Introduction Ce document présente une synthèse de mes travaux de recherche. Ceux-ci se répar- tissent sur trois thèmes : structures aléatoires discrètes construites à partir de sources dynamiques, ...
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Algorithmes stochastiques pour la statistique robuste en grande dimension
... aux algorithmes de gradient introduits au Chapitre 1 pour traiter des données de taille raisonnable) avant de donner leur comportement asymptotique et des méthodes de ...
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Modèles stochastiques pour la reconstruction tridimensionnelle d'environnements urbains
... Algorithmes probabilistes Ce type d’algorithmes se place dans une autre optique : trou- ver le minimum global d’une fonction non convexe, sans tenir compte des contraintes de temps et sans dépendance aux ...
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Analyse d'Algorithmes Stochastiques Appliqués à la Finance
... stochastic gradient and a companion procedure to compute risk measures (like in [ 20 , 53 ]) and we show that they can be successfully implemented in a QSA ...
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Algorithmes de tri
... des algorithmes qui n’utilisent pas de comparaison entre éléments mais tirent profit d’une information supplémentaire dont on dispose sur les éléments à ...D’autres algorithmes tirent partie de la ...
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Algorithmes en arithmétique
... principaux algorithmes d’arithmétique étudiés en Terminale S, spécialité ...Les algorithmes sont écrits en pseudo-code dans leur version itérative et non récursive et ne vérifient pas les conditions sur les ...
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Algorithmes Stochastiques
... L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r] ...
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Processus Stochastiques et Equation de Fokker-Planck
... Chapitre 1 Processus stochastiques 1.1 Introduction Un processus stochastique est dé…ni par la mise en correspondance des résultats d’une expérience avec une fonction du temps (ou de plusieurs autres variables ...
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Contributions à l’étude des équations différentielles stochastiques
... La démonstration des théorèmes d’existence et d’unicité des solutions relatives au EDS nécessite, en général, l’utilisation d’un résultat classique connu sous le nom "lemme de Gronwall" qui a connu autant de ...
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Les algorithmes du commerce
... 7. Les biais en analyse de données Les algorithmes prennent des décisions qui impactent nos vies au quotidien. La nécessité d’exiger d’eux des « comportements responsables » est en train de s’imposer à la société. ...
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Les Algorithmes en pdf
... Les algorithmes sont transposés directement, d’une manière similaire à celle utilisée en différentiation automatique [ 17 ], mais en tirant profit des spécificités ...
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Rythmes et algorithmes
... Ensuite, après avoir fait la somme de ce [trois] devenu dernier, avec le nombre deux, deuxième parmi les précédents, et — à cause de la phrase : « en l’absence du quatrième et du sixième[r] ...
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Modèles stochastiques pour l'interaction prédateur-proie
... Le mémoire s'inscrit dans le cadre de la modélisation stochastique du système Lotka-Volterra, c'est à-dire notre modèle prend en considération que les tailles des popul[r] ...
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Systèmes dynamiques stochastiques dans des réseaux d’interactions neuronales
... La procédure de cette technique pour prouver l'unicité du cycle limite consiste à montrer d'abord que le système admet tout au plus deux cycles limites et ensuite qu'on ne peut avoir exa[r] ...
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Estimation nonparamétrique de la structure de covariance des processus stochastiques
... En utilisant un modèle de régression matriciel comme dans la partie précédente, nous proposons une nouvelle méthodologie pour l’estimation de la matrice de covariance en grande dimension[r] ...
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Modélisation et simulation de processus stochastiques non gaussiens
... Introduction générale Pour les applications pratiques telles que les calculs de fatigue, d’endommagement ou de contrôle, les ingénieurs ont modélisé pendant longtemps les phénomènes géophysiques (vent, houle, séismes, ...
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Simulations stochastiques par rapiéçage de motifs avec contrôle des statistiques
... De plus, afin d’éviter que la simulation des échelles inférieures ne détruise la structure des échelles supérieures, nous fixons la valeur de certains points de l’image après chaque pass[r] ...
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Pépite | Simulations stochastiques pour les graphes et l'apprentissage automatique
... Metropolis- Hastings algorithm (Metropolis et al., 1953) is widely used in Markov chain Monte Carlo MCMC methods to sample a desired vertex distribution from a graph.. Thus, MCMC sam- pl[r] ...
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Les déterminants de la santé en Chine : une approche de frontières stochastiques
... Notons cependant que dans le modèle d'estimation de frontières stochastiques avec effets aléatoires, la variable fictive constante ne change pas dans le temps et [r] ...
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