Parall?isation de Probl?es d''apprentissage

Les travaux pr?sent?s dans cette th?se s'inscrivent dans un projet li? ? la radioth?rapie externe. L'objectif est de mettre au point un moteur de calcul permettant une ?valuation pr?cise et concise d'un d?p?t de dose lors d'une irradiation. Nous avons construit un moteur de calcul reposant sur l'utilisation des r?seaux de neurones. Nous avons d?velopp? un algorithme d'apprentissage pour les r?seaux de neurones sp?cifiquement con?u pour la prise en charge des donn?es li?es ? la radioth?rapie externe. Puis, nos travaux ont consist? en la r?alisation d'algorithmes permettant l'?valuation des doses d?pos?es. La premi?re partie a donc port? sur la mise au point de l'algorithme d'apprentissage des r?seaux de neurones. Nous nous sommes bas?s sur une construction incr?mentale du r?seau. Puis, pour permettre une prise en charge des nombreux param?tres li?s ? notre domaine d'application, et du volume des donn?es n?cessaires ? un apprentissage rigoureux, nous nous sommes attach?s ? parall?liser notre algorithme. Nous avons obtenu un algorithme d'apprentissage incr?mental et parall?le pouvant ?tre d?ploy? de mani?re efficace sur une grappe de calcul non-fiable.

Author: Sauget-M

Publisher: Omniscriptum

Publication Date: Feb 28, 2018

Number of Pages: 108 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6131522448

ISBN-13: 9786131522444