LE PELTIER, Mme Clarisse (2020) Réduire le langage à un processus : Learning ou Deep Learning ? PRE - Projet de recherche, ENSTA.

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Résumé

Nous parlons : cela est une évidence pour nous, mais savons-nous précisément comment s'acquiert le langage ? Au-delà du vocabulaire, nous parvenons véritablement à nous comprendre grâce à la grammaire qui nous permet de former des phrases, d'ordonner les mots et de leur donner tout leur sens. Une dimension importante de la grammaire concerne la syntaxe (ordre des mots, catégories grammaticales, fonctions grammaticales, etc...). Au cours des premiers mois de sa vie, l'enfant assimile un grand nombre de processus qui lui permettent rapidement de comprendre son environnement. Bien avant de pouvoir articuler des mots, les bébés reconnaissent déjà les principales structures grammaticales et cela sans avoir mis jamais les pieds à l'école. Depuis longtemps les chercheurs s'intéressent à cet apprentissage des catégories syntaxiques grâce à des expériences dont certaines sont suivies par EEG (Electroencéphalogramme). Ce travail à pour objectif l'étude de la possibilité d'une classification des signaux EEG à l'aide d'une méthode de Deep Learning. Cette classification se ferait grâce à des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), ceux-ci pouvant potentiellement reconnaitre des "pattern" correspondant à des signaux spécifiques. Et plus particulièrement nous nous intéresserons aux signaux spécifiques du traitement des noms et des verbes, socles de la grammaire du langage.

Type de document:Rapport ou mémoire (PRE - Projet de recherche)
Mots-clés libres:Langage, Réseaux de neurones, EEG, Classification, Apprentissage,
Sujets:Sciences et technologies de l'information et de la communication
Sciences de la vie et ingénierie du vivant
Code ID :8163
Déposé par :Clarisse LE PELTIER
Déposé le :31 août 2020 16:21
Dernière modification:31 août 2020 16:21

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