Apprentissage profond pour la détection d’anomalies dans des séquences temporelles = Học sâu để phát hiện dị thường theo trình tự thời gian
Dans ce chapitre nous y présentons la structure d’accueil en particulier sa hiérarchie, l’équipe dans laquelle j’ai intégré et mais aussi les thèmes sur lesquels son activité de recherche s’articule et la motivation derrière ce sujet à savoir Apprentissage profond pour la détection d’anomalies dans...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
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| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | Theses and Dissertations |
| اللغة: | French |
| منشور في: |
2020
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/100567 |
| الوسوم: |
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|
| المؤسسة: | Vietnam National University, Hanoi |
| اللغة: | French |
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oai:112.137.131.14:VNU_123-1005672021-01-18T02:19:27Z Apprentissage profond pour la détection d’anomalies dans des séquences temporelles = Học sâu để phát hiện dị thường theo trình tự thời gian Cissoko, Mamadou Ben Hamidou Lachiche, Nicolas ĐHQGHN - Viện Quốc tế Pháp ngữ Học bằng máy ; Hệ thống thông minh 006.31 Dans ce chapitre nous y présentons la structure d’accueil en particulier sa hiérarchie, l’équipe dans laquelle j’ai intégré et mais aussi les thèmes sur lesquels son activité de recherche s’articule et la motivation derrière ce sujet à savoir Apprentissage profond pour la détection d’anomalies dans des séquences temporelles. On y pré- sente un aperçu sur les différents types de séries temporelles (séquences temporelles), la notion des anomalies dans les séquences temporelles , ainsi que la classification des séquences temporelles utilisant les techniques de l’apprentissage profond DL. Systèmes Intelligents et Multimédia 2020-12-30T08:20:40Z 2020-12-30T08:20:40Z 2020 Thesis 00054000098 Cissoko, M. B. H.(2020). Apprentissage profond pour la détection d’anomalies dans des séquences temporelles. Master’s thesis, Vietnam National University, Hanoi 8480201.02 http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/100567 CIS fr 96 tr. application/pdf |
| institution |
Vietnam National University, Hanoi |
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VNU Library & Information Center |
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Asia |
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Vietnam Vietnam |
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Học bằng máy ; Hệ thống thông minh 006.31 |
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Học bằng máy ; Hệ thống thông minh 006.31 Cissoko, Mamadou Ben Hamidou Apprentissage profond pour la détection d’anomalies dans des séquences temporelles = Học sâu để phát hiện dị thường theo trình tự thời gian |
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Dans ce chapitre nous y présentons la structure d’accueil en particulier sa hiérarchie, l’équipe dans laquelle j’ai intégré et mais aussi les thèmes sur lesquels son activité de recherche s’articule et la motivation derrière ce sujet à savoir Apprentissage
profond pour la détection d’anomalies dans des séquences temporelles. On y pré- sente un aperçu sur les différents types de séries temporelles (séquences temporelles), la notion des anomalies dans les séquences temporelles , ainsi que la classification des séquences temporelles utilisant les techniques de l’apprentissage profond DL. |
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Lachiche, Nicolas |
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