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Conference papers

Techniques d'Auto-Apprentissage et Recherche Automatique d'Architecture Neuronale pour la Reconstruction de Cartes de Puissance Radio

Résumé : Dans cet article, nous présentons un modèle de réseau de neurones (Neural Network, RN) s'appuyant sur une recherche d'architecture neuronale (Neural Architecture Search, NAS) et d'auto-apprentissage, que nous appliquonsà la reconstruction instantanée de cartes de puissances radio (Received Signal Strength, RSS)à partir de mesures parcimonieuses, dans le cas où l'augmentation de données par des techniques de simulation déterministe n'est pas possible. Dans cette approche, nous déterminons tout d'abord une architecture NN optimale tout en entrainant conjointement le model déduità partir d'une carte RSSreprésentant la vérité terrain. Cette carte de référence ainsi que les prédictions du modèle appliquéà un ensemble de point choisis aléatoirement sont ensuite utilisés pour entrainer un second modèle NN utilisant une architecture identique. Des résultats expérimentauxétablis sur cinq cartesà grandeéchelle montrent que les prédictions de ce second modèle sontà la fois meilleures que les techniques d'interpolation de l'état de l'art ne s'appuyant pas sur de l'apprentissage, maiségalement que celles utilisant des modèles NN sans recherche d'architecture.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03266118
Contributor : Massih AMINI Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Monday, June 21, 2021 - 2:33:32 PM
Last modification on : Wednesday, July 6, 2022 - 4:18:45 AM
Long-term archiving on: : Wednesday, September 22, 2021 - 6:43:52 PM

File

CAp2021_Malkova.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-03266118, version 1

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Citation

Aleksandra Malkova, Loïc Pauletto, Christophe Villien, Benoît Denis, Massih-Reza Amini. Techniques d'Auto-Apprentissage et Recherche Automatique d'Architecture Neuronale pour la Reconstruction de Cartes de Puissance Radio. Conférence sur l'apprentissage Automatique (CAp), Jun 2021, Saint-Etienne (en ligne), France. ⟨hal-03266118⟩

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