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Laboratoire MIPS - TROP

Le laboratoire de recherche MIPS - TROP de l'Université de Haute Alsace à Mulhouse (France) est actif dans le domaine des réseaux de neurones artificiels. Les réseaux neuromimétiques sont utilisés pour des taches de controle et de commande telles que des asservissements visuels ou des commandes neuronales. Les applications sont les commandes neuronales de robots, et l'identification et suppression des composantes harmoniques présentes dans un signal électrique.

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Laboratoire MIPS - TROP | trop.uha.fr Reviews

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Le laboratoire de recherche MIPS - TROP de l'Université de Haute Alsace à Mulhouse (France) est actif dans le domaine des réseaux de neurones artificiels. Les réseaux neuromimétiques sont utilisés pour des taches de controle et de commande telles que des asservissements visuels ou des commandes neuronales. Les applications sont les commandes neuronales de robots, et l'identification et suppression des composantes harmoniques présentes dans un signal électrique.

<META> KEYWORDS

1 Modélisation

2 Intelligence

3 Processus

4 Systèmes

5 réseau de neurones

6 réseau de neurones artificiels

7 réseau

8 neurones

9 asservissement visuel

10 robotique

CONTENT

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KEYWORDS ON PAGE

signal et apprentissage,signal and learning

SERVER

Apache/1.3.33 (Win32) PHP/4.3.10

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iso-8859-1

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Laboratoire MIPS - TROP | trop.uha.fr Reviews

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Le laboratoire de recherche MIPS - TROP de l'Université de Haute Alsace à Mulhouse (France) est actif dans le domaine des réseaux de neurones artificiels. Les réseaux neuromimétiques sont utilisés pour des taches de controle et de commande telles que des asservissements visuels ou des commandes neuronales. Les applications sont les commandes neuronales de robots, et l'identification et suppression des composantes harmoniques présentes dans un signal électrique.

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MIPS - TROP laboratory

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We are interested in neural network learning problems, like for example the visual servoing a robotic arm on a target using an active vision stereoscopic robotic head. We design neuro-controllers able to adapt online and continuously, compatible with a video-rate real-time implementation. Is one group of the MIPS. Laboratory, a constituent of the CRESPIM, the research center in sciences for theengineer of the Université de Haute Alsace. MIPS - SA 2012-2013.

2

Laboratoire MIPS - TROP

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Le Groupe TROP s'intéresse à l'apprentissage neuromimétique de tâches robotiques génériques, tel que le déplacement d'un bras robotique sur un objet cible à l'aide d'un asservissement visuel. Il s'agit donc de concevoir des contrôleurs neuromimétiques capables de s'adapter rapidement et en mode asservissement, selon une implémentation compatible avec le temps-réel vidéo. TROP est un des groupes du laboratoire MIPS. MIPS - SA 2012-2013.

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Modélisation, Intelligence, Processus et Systèmes. CPER 2007 - 2014. CPER 2015 - 2020. Thèses / HDR du MIPS. Caméra multispectrale à . Le 17-11-2016 à 14:00. Trends in real-time digit . Le 08-12-2016 à 14:00. Lieu: Amphi Schutz - ENSIS. Imagerie Microscopique 3D et Traitement d’Image. Déconvolution et quantification en imagerie 2D et 3D. Modélisation et caractérisation de systèmes de formation d'images. Développements instrumentaux en microscopie. Vision monoculaire 3D : développement et applications.

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Image Receptive Fields Neural Network. IMAGE RECEPTIVE FIELDS NEURAL NETWORK. Code to try out IRF-NN. The Matlab code provided here allows you to experiment with IRF-NN for yourself. It comes as a companion and illustration to our 2014 Neural Computation paper:. Jean-Luc Buessler, Philippe Smagghe, Jean-Philippe Urban, Image receptive fields for artificial neural networks. Neurocomputing, Volume 144, 20 November 2014, Pages 258-270, ISSN 0925-2312, ( DOI:10.1016/j.neucom.2014.04.045.

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Image Receptive Fields Neural Network. IMAGE RECEPTIVE FIELDS NEURAL NETWORK. Jean-Luc Buessler, Philippe Smagghe, Jean-Philippe Urban, Image receptive fields for artificial neural networks. Neurocomputing, Volume 144, 20 November 2014, Pages 258-270, ISSN 0925-2312, ( DOI:10.1016/j.neucom.2014.04.045. Paméla Daum, Jean-Luc Buessler, and Jean-Philippe Urban. 2011. Image receptive fields neural networks for object recognition. Neural Networks (IJCNN), The 2013 International Joint Conference on,.

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Image Receptive Fields Neural Network. IMAGE RECEPTIVE FIELDS NEURAL NETWORK. IRF-NN ARCHITECTURE - The raw images are directly presented to the network in vector form. The weights of the hidden layer G are organized as random Gaussian receptive ﬁelds that are randomly parameterized at initialization but not modiﬁed during learning. Only the output weights W are adapted. The IRF-NN approach allows to process images with an efficiency and simplicity similar to the one that made the success of the Reservoi...

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Image Receptive Fields Neural Network. IMAGE RECEPTIVE FIELDS NEURAL NETWORK. The Image Receptive Fields Neural Network has been developed. Recently by our team to work directly with images without prior feature extraction. The IRF-NN is a simple. Feedforward multi-layer perceptron adapted to supervised image recognition. Its properties are very interesting and its results remarkable: it is possible to recognize views of 1,000 and more objects with this simple structure. Source code to try out IRF-NN.

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Modélisation, Intelligence, Processus et Systèmes. CPER 2007 - 2014. CPER 2015 - 2020. Thèses / HDR du MIPS. Le 05-09-2016 à 14:00. Le 23-09-2016 à 12:00. Imagerie Microscopique 3D et Traitement d’Image. Déconvolution et quantification en imagerie 2D et 3D. Modélisation et caractérisation de systèmes de formation d'images. Développements instrumentaux en microscopie. Vision monoculaire 3D : développement et applications. Acquisition et du traitement de signaux et des images. Site web de l'équipe. Laborat...

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Results - IMAGE RECEPTIVE FIELDS NEURAL NETWORK

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Image Receptive Fields Neural Network. IMAGE RECEPTIVE FIELDS NEURAL NETWORK. Recognition of objects (classes). The efficiency of this technique is illustrated with several benchmarks, photo and video datasets. A few slides from our IJCNN 2013 presentation.

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01/06/2013 at 6:24 AM. 09/06/2013 at 2:25 AM. Aurélie, la mannequin/chanteuse/actrice des A. 65279;coucou j'aime ma famille mes amis mon Ipod. Soundtrack of My Life. Musique Générique (Viiip Girl - Sans Voix off ). Subscribe to my blog! Don't forget that insults, racism, etc. are forbidden by Skyrock's 'General Terms of Use' and that you can be identified by your IP address (66.160.134.2) if someone makes a complaint. Please enter the sequence of characters in the field below. Je sur kiffe mon collège pa...

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Modélisation, Intelligence, Processus et Systèmes. Equipe Signal et Apprentissage. Signal and Learning Team. L'équipe Signal et Apprentisage. Du laboratoire MIPS est impliquée dans plusieurs projet de recherche qui relèvent du traitement du signal et qui ont en commun l'identification de modèles paramétriques et non paramétriques par apprentissage ainsi que l'extraction de caractéristiques et la classification. Dans ce but, les travaux sont orientés selon deux axes principaux :. The Signal and Learning.

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