Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –
Laboratoire/Entreprise : LITIS (Rouen)
Durée : 6 mois
Contact : jerome.lapuyade-lahorgue@univ-rouen.fr
Date limite de publication : 2022-02-01
Contexte :
Un auto-encodeur variationnel est un type de réseau de neurones utilisé généralement pour la reconstruction de données et ainsi extraire les caractéristiques principales des données. Celui-ci prend en entrée un vecteur ou matrice de données x, l’encode sous forme d’un vecteur z de caractéristiques et décode la sortie à partir de z. Cette sortie doit être la plus fidèle possible à l’entrée. Les caractéristiques obtenues sont des valeurs évoluant dans un espace de dimension plus faible que celle des données brutes à analyser. Ainsi, un auto-encodeur peut être considéré comme un algorithme de réduction de dimension.
Sujet :
L’objectif principal du projet est de proposer des distributions a priori pour les caractéristiques alternatives à la distribution normale habituellement utilisée. Ces lois statistiques seront des distributions sur variétés différentielles. Les variétés différentielles pourront être représentées, via leur discrétisation, comme des graphes dans lesquels les opérateurs classiques de gradient et laplacien, ainsi que la notion de géodésique peuvent être étendus. Les auto-encodeurs ainsi implémentés pourront également être utilisés dans les réseaux multitâches actuellement d´enveloppés dans notre équipe et appliqués pour la classification de cancers et la prédiction de l’évolution d’un cancer après un traitement à partir des images TDM/TEP ou IRM.
Profil du candidat :
L’étudiant(e) devra être à l’aise en programmation avec le langage Python. Il/elle devra apprécier la démarche scientifique, le travail en équipe. Une bonne culture dans le domaine de l’apprentissage machine et/ou de l’imagerie sera appréciée.
Formation et compétences requises :
Étudiant(e) en dernière année de Master en Informatique, Science des Données, Traitement et Analyse d’Images.
Compétences en analyse statistique, apprentissage machine, programmation python.
Adresse d’emploi :
LITIS, Université de Rouen, 76800 Saint-Étienne-du-Rouvray