Champ neuronal et apprentissage profond de topologies pour la fusion multimodale - Statistique pour le Vivant et l’Homme Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Champ neuronal et apprentissage profond de topologies pour la fusion multimodale

Abstract

Des agents artificiels tels que des robots ont souvent intérêt à fusionner des données issues de différentes modalités. Pour cela, il peut être pertinent de prendre en compte les variations dans la structure et la résolution des topologies sous-jacentes aux espaces sensoriels. Nous proposons d'utiliser un champ neuronal dynamique pour sélectionner des stimuli dans un contexte multimodal. Nous avions adapté le modèle à des topologies apprises (par des gaz neuronaux croissants notamment) pour la fusion, nous l'étendons maintenant en insérant un auto-encodeur pour réduire la dimensionnalité des données d'entrée.
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Dates and versions

hal-04164249 , version 1 (18-07-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04164249 , version 1

Cite

Simon Forest, Jean-Charles Quinton, Mathieu Lefort. Champ neuronal et apprentissage profond de topologies pour la fusion multimodale. CNIA 2023 - Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, PFIA, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.40-49. ⟨hal-04164249⟩
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