Apprentissage profond pour l'approximation de séquences de points à l'aide de courbes B-spline
Deep learning for point sequence approximation with B-spline curves
Jury
Directeur de these_ZIDNA_Ahmed_Université de Lorraine
Rapporteur_JENNANE_Rachid_Université d'Orléans
Rapporteur_GENTIL_Christian_Université de Bourgogne
CoDirecteur de these_MICHEL_Dominique_Université de Lorraine
Examinateur_DAOUDI_Mohamed_Université de Lille
Examinateur_LAMBERTI_Paola_Université de Turin
Examinateur_ARNOULD_Agnès_Université de Poitiers
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LGIPM - Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance
Mention de diplôme
Informatique
Grand amphithéâtre
UFR MIM
3 rue Augustin Fresnel
57070 Metz
Mots clés
Courbe B-spline,Apprentissage profond,Approximation,Transformer Neural Network,Optimisation,Distribution libre des nœuds
Résumé de la thèse
L'approximation d'une séquence de points de données à l'aide d'une fonction continue est un problème important pour de nombreux domaines de l'informatique. L'utilisation de courbes B-splines à ce sujet est une solution très souvent favorisée. En effet, ces courbes offrent de nombreux avantages de part leur grande adaptabilité et leurs propriétés mathématiques intéressantes. Cependant, l'approximation à l'aide de courbes B-spline n'est pas dénuée de problématiques à résoudre.
Keywords
B-spline curves,Deep Learning,Approximation,Transformer Neural Network,Optimization,Free Distribution of Knots
Abstract
Sequence approximation with continuous functions is an important problem in many fields in computer science. In this context, B-spline curves are often seen as a good tool to solve this issue. Indeed, B-splines approximating functions are favored in this context due to their adaptability and valuable mathematical properties. However, data fitting using B-spline curves poses many problems to solve. The placement of knots is a key factor that directly influences the approximation quality.
