Apprentissage statistique pour le signal: applications aux interfaces cerveau-machine

Résumé : Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) nécessitent l'utilisation de méthodes d'apprentissage statistique pour la reconnaissance de signaux. Dans cette thèse, nous proposons une approche générale permettant d'intégrer des connaissances a priori dans le processus d'apprentissage. Cette approche consiste à apprendre de manière jointe le classifieur et la représentation des données lors d'une optimisation unique. Nous nous sommes plus particulièrement intéressés à des problèmes de sélection de capteurs et proposons plusieurs termes de régularisation adaptés pour ces problèmes. Notre première contribution est une méthode d'apprentissage supervisé de filtres: le filtrage vaste marge. Un filtrage maximisant la marge entre les échantillons est appris et permet de s'adapter automatiquement aux caractéristiques des signaux tout en restant interprétable. Une application ICM et une extension 2D du filtrage a été réalisée. La seconde contribution est une méthode d'apprentissage multitâche parcimonieuse. Elle permet de sélectionner de manière jointe un ensemble de noyaux pertinents pour l'ensemble des tâches de classification. Des algorithmes efficaces ont été proposés pour résoudre le problème d'optimisation et des expérimentations numériques ont montré l'intérêt de l'approche. Finalement, la troisième contribution est une application de l'apprentissage multitâche parcimonieux sur un ensemble de jeux de données ICM. Un terme de régularisation plus général permettant de promouvoir une similarité entre classifieurs est également proposé. Les résultats numériques ont montré qu'une réduction importante du temps de calibration peut être obtenue grâce à l'apprentissage multitâche proposé.
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [2 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00687501
Contributeur : Rémi Flamary <>
Soumis le : vendredi 13 avril 2012 - 12:08:10
Dernière modification le : mardi 3 octobre 2017 - 14:52:10
Document(s) archivé(s) le : lundi 26 novembre 2012 - 14:36:38

Identifiants

  • HAL Id : tel-00687501, version 1

Collections

Citation

Rémi Flamary. Apprentissage statistique pour le signal: applications aux interfaces cerveau-machine. Machine Learning [stat.ML]. Université de Rouen, 2011. Français. 〈tel-00687501〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

388

Téléchargements du document

1809