L'Apprentissage de Variétés Et Les Fonctions Noyaux

ISBN-13: 9786131549267 / Francuski / Miękka / 2018 / 256 str.

Jose Anibal Arias Aguilar

Opis

Nous présentons les fondements théoriques et les équivalences entre les algorithmes PCA, MDS, Regroupement spectral, Kernel PCA, Isomap, LLE, GPLVM et Laplacian eigenmaps. Ces méthodes possèdent des propriétés que nous avons exploitées pour étudier les documents acoustiques dans des espaces de faible dimensionnalité. Dans une première partie expérimentale, nous faisons une analyse des signaux acoustiques à laide de ces méthodes et des algorithmes destimation de la dimensionnalité intrinsèque. Une seconde contribution consiste à appliquer la théorie du regroupement spectral aux séquences audio. Un des résultats de cette démarche est la détection de variations abruptes de la séquence dentrée, ce qui permet de définir une segmentation temporelle du signal. Nous proposons enfin une démarche permettant de transformer des séquences audio de longueur variable en vecteurs de taille fixe de trois dimensions. Cette transformation nous permet dexplorer les contenus des bases de données acoustiques. Dans ces espaces, les vecteurs-séquences sont traités par des algorithmes à noyau et des méthodes de regroupement.

O autorze

Docteur en informatique, études d'image, information et hypermedia à l'Université Toulouse III - Paul Sabatier, enseignant-chercheur à l'Universidad Tecnológica de la Mixteca, Oaxaca, Mexique.