30 janvier 2022

49. Xu_Show_Attend_and_Tell-Neural_Image_Caption_Generation

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Kelvin Xu

Année : 2016

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 22

Résumé :

Inspiré des travaux récents en traduction automatique et détection d'objets, nous introduisons un modèle basé sur le mécanisme d'attention qui apprend automatiquement à décrire le contenu d'images. Nous décrivons comment nous pouvons entraîner ce modèle de manière déterministe en utilisant des techniques de rétropropagation standard et stochastique en maximisant la valeur d'une limite inférieure variable. Nous montrons également par la visualisation comment le modèle est capable d'apprendre automatiquement à fixer son regard sur des objets remarquables tout en générant les mots correspondants dans la séquence de sortie. Nous validons l'utilisation du mécanisme d'attention avec des performances de pointe sur trois jeux de données de référence : Flickr8k, Flickr30k et MS COCO.

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Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Xu_Show_Attend_and_Tell-Neural_Image_Caption_Generation_with_Visual_Attention_2016.pdf

48. Wallis_Budge_Egyptian_hieroglyphic_dictionary_vol_1_&_2

Type de document : Dictionnaire

Auteur : Ernest-Alfred Wallis Budge

Année : 1920

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : vol 1 : 760 p., vol 2 : 778 p.

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Wallis_Budge_Egyptian_hieroglyphic_dictionary_vol_1_1920.pdf

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Wallis_Budge_Egyptian_hieroglyphic_dictionary_vol_2_1920.pdf

47. Vaswani_Attention_Is_All_You_Need

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Ashish Vaswani

Année : 2017

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 15

Résumé :

Les modèles de transduction de séquences dominantes sont basés sur des complexes récurrents ou réseaux de neurones convolutifs comprenant un encodeur et un décodeur. Les modèles les plus performants connectent de la même façon l'encodeur et le décodeur via un mécanisme d'attention. Nous proposons une nouvelle architecture réseau simple, le Transformer, reposant uniquement sur des mécanismes d'attention, qui s'affranchit entièrement des récidives et des circonvolutions. Des expériences sur deux tâches de traduction automatique montrent que ces modèles sont de qualité supérieure tout en étant plus parallélisable et nécessitent significativement moins de temps pour leur apprentissage. Notre modèle atteint 28,4 BLEU sur la tâche de traduction anglais-allemand WMT 2014, améliorant par rapport aux meilleurs résultats existants, y compris ensembles, par plus de 2 BLEU. Sur la tâche de traduction anglais-français du WMT 2014, notre modèle établit un nouveau score BLEU à la pointe de la technologie sur un seul modèle de 41,8 après apprentissage pendant 3,5 jours sur huit GPU, une petite fraction des coûts de formation du meilleur modèles de la littérature. Nous montrons que le transformateur se généralise bien à d'autres tâches en l'appliquant avec succès sur les constituants anglais en analysant à la fois des données de formation volumineuses et limitées.

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Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Vaswani_Attention_Is_All_You_Need_2017.pdf

46. TKSESH_A_hieroglyphic_database_system

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 1996

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 11

Résumé :

Nous présentons Tksesh, un éditeur multiplateforme, un logiciel de base de données et un dictionnaire. Tksesh est à la fois destiné à être une boîte à outils pour construire des applications pour le philologue et un exemple d'une telle application. Le noyau de tksesh est un éditeur hiéroglyphique qui comprend les encodages selon le "Manuel de codage". Les textes modifiés peuvent être enregistrés dans une base de données, et référencés par le système de dictionnaire, via des hyperliens. Le dictionnaire peut gérer des définitions par plusieurs auteurs. La plupart des textes du dictionnaire ont une signification précise, non seulement pour le lecteur, mais aussi pour l'ordinateur. Cela permet des traitements automatisés et éventuellement des recherches complexes. Une caractéristique importante du dictionnaire est qu'il peut contenir des références à la base de données de textes, de manière lisible, et que cliquer dessus fait apparaître le texte référencé. Bien sûr, des recherches exhaustives dans le texte de la base de données sont également une option. Le système Tksesh est écrit dans le langage Tcl/Tk, qui est librement disponible pour les systèmes Windows, Mac et Unix, ce qui lui permet d'être très portable.

(c) Google Translate

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/TKSESH_A_hieroglyphic_database_system_1996.pdf

45. Simonyan_Very_Deep_Convolutional_Networks

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Karen Simonyan

Année : 2015

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 14

Résumé :

Dans ce travail, nous étudions l'effet de la profondeur des réseaux convolutifs sur leur précision dans le paramètrage de la reconnaissance d'images à grande échelle. Notre principale contribution est une évaluation approfondie des réseaux de profondeur croissante utilisant une architecture avec de très petits (3×3) filtres de convolution, ce qui montre qu'une amélioration significative sur les configurations antérieures peut être atteinte en poussant la profondeur à 16–19 couches. Ces résultats ont servi de base à notre soumission au Challenge ImageNet 2014, où notre équipe a obtenu respectivement la première et la deuxième place dans les domaines de la localisation et de la classification. Nous montrons également que nos représentations se généralisent bien à d'autres ensembles de données, où elles obtiennent des résultats de pointe. Nous avons mis à la disposition du public nos deux modèles ConvNet les plus performants pour faciliter la poursuite des recherches sur l'utilisation des représentations visuelles profondes dans la vision par ordinateur.

(c) Google Translate

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Simonyan_Very_Deep_Convolutional_Networks_for_Large_Scale_Image_Recognition_2015.pdf

44. Rosmorduc_these_doctorat

Type de document : Thèse de doctorat : "Analyse morpho-syntaxique de textes non ponctués"

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 1996

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 201

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_these_doctorat_1996.pdf

43. Rosmorduc_Translitteration_automatisee_du_neo-egyptien

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2020

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 31

Résumé :

Nous appliquons des techniques de Deep Learning à une tâche de translittération automatisée du néo-égyptien. Après une brève présentation de la technologie utilisée, nous examinons les résultats pour mettre en évidence les capacités du système, qui est capable de traiter un large éventail de problèmes, y compris grammaticaux et phraséologiques. Nous procédons ensuite à l'extraction des valeurs des signes à partir de ce que le système a automatiquement appris.

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Translitteration_automatisee_du_neo-egyptien_a_l_aide_de_reseaux_de_neurones_2020.pdf

42. Réponse à la grande question sur la vie, l'univers et le reste.

 In Memoriam

Douglas Adams (1952 - 2001)




41. Rosmorduc_Traitement_automatique_du_langage_naturel

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 1994

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 12

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Traitement_automatique_du_langage_naturel_en_moyen_egyptien_1994.pdf

40. Rosmorduc_Reviser_codage_egyptien_ancien

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2013

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 24

Résumé : 

Nous proposons de réviser le codage de l’égyptien ancien qui repose sur un standard nommé « Manuel de codage » (1988) ne répondant pas aux besoins actuels dans la création de corpus hiéroglyphiques. Une analyse des 60 000 graphies du corpus Ramsès nous permet de faire deux propositions concrètes concernant, d’une part, les principes présidant à l’encodage des graphies hiéroglyphiques dans les corpus annotés et, d’autre part, la nécessaire refonte du répertoire des signes hiéroglyphiques.

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Reviser_codage_egyptien_ancien_2013.pdf

39. Rosmorduc_Automated_transliteration

Type de document : Présentation : "Automated Transliteration"

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2000

Langue : Anglais

Format : MS PowerPoint converti en PDF

Nombre de pages : 12

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Automated_transliteration_2000.pdf

38. Rosmorduc_Automated_transliteration_of_Egyptian_Hieroglyphs

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2008

Langue : Français/Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 16

Résumé : 

Cet article décrit un système qui est capable de donner une translittération raisonnable des textes hiéroglyphiques moyen égyptiens en utilisant un ensemble de « règles de réécriture ». Il donne une brève explication du fonctionnement interne du système, puis il décrit le détail desdites règles.

(c) Google Translate

Document :

Fr :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Automated_transliteration_of_Egyptian_Hieroglyphs_2008_Fr.pdf

En :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Automated_transliteration_of_Egyptian_Hieroglyphs_2008_En.pdf

37. Rosmorduc_Journee_Atala

Type de document : Présentation : "Translittération automatique des hiéroglyphes égyptien"

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2005

Langue : Français

Format : MS PowerPoint converti en PDF

Nombre de pages : 20

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_Journee_Atala_2005.pdf

36. Rosmorduc_RAMSES_An_annotated_Corpus_of_Late_Egypt

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2008

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 10

Résumé :

Le projet Ramses vise à construire un corpus annoté de tous les textes égyptiens tardifs. Il doit être considéré comme un projet interdisciplinaire de recherche fondamentale à la fois en égyptologie et en informatique. En égyptologie, Ramsès devrait déclencher un changement complet de paradigme dans sa manière d’étudier les textes et la langue, par l'encodage intégrera tous les aspects possibles nécessaires aux études philologiques et linguistiques : écriture hiéroglyphique, transcription, traduction, analyse morpho-syntaxique, traits sémantiques et pragmatiques. Ces données constitueront le noyau du base de données, mais une description complète du corpus et des liens bibliographiques être systématiquement ajouté. En ce qui concerne les technologies de l'information, des progrès significatifs seront être fait pour aider les égyptologues à coder les textes en utilisant un nouvel analyseur automatique morpho-syntaxique.

(c) Google Translate

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_An_annotated_Corpus_of_Late_Egypt_2008.pdf

35. Rosmorduc_A_demonstration_of_the_MdC

Type de document : Documentation technique

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2020

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 21

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Rosmorduc_A_demonstration_of_the_MdC_2020.pdf

34. Posener_Sur_orientation_et_ordre_points_cardinaux

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Georges Posener

Année : 1965

Langue : Français/Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 8

Document : 

Fr : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Posener_Sur_orientation_et_ordre_points_cardinaux_chez_Egyptiens_1965.pdf

En :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Posener_On_orientation_and_order_of_the_cardinal_points_among_the_Egyptians_1965.pdf

33. Minh-Thang_Neural_Machine_Translation

Type de document : Thèse de doctorat

Auteur : Luong Minh-Thang

Année : 2016

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 156

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Minh-Thang_Neural_Machine_Translation_2016.pdf

32. Meeks_Dictionnaire_egyptien_ancien_francais_1

Type de document : Dictionnaire

Auteur : Dimitri Meeks

Année : 2010

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 156

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Meeks_Dictionnaire_egyptien_ancien_francais_1_2010.pdf

31. Meeks_Dictionnaire_hieroglyphique

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Dimitri Meeks

Année : 2013

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 15

Résumé :

Le standard Unicode pour les hiéroglyphes égyptiens a été validé en 2009 après des années de débats sans que pourtant l’ensemble de la communauté des égyptologues ait été associée au processus. L’Unicode actuel valide quelque 1200 caractères, les plus usités de la période classique. Son extension n’est pas envisagée dans l’immédiat. Si, toutefois, on souhaite travailler sur l’ensemble des textes hiéroglyphiques, de l’époque archaïque aux époques hellénistique et romaine, c’est de plus de 10 000 caractères qu’il faudrait disposer, un objectif que l’Unicode ne se propose en aucun cas d’atteindre. Je travaille actuellement à l’élaboration d’un dictionnaire de l’égyptien ancien, sous forme d’une base de données lexicales, ainsi qu’à une base de données inventoriant l’ensemble des hiéroglyphes. Ces deux bases se fondent sur la documentation lexicale et paléographique que j’ai rassemblée au cours des quarante dernières années, la seconde ayant vocation à dresser un catalogue aussi exhaustif que possible des caractères hiéroglyphiques actuellement connus à partir des monuments publiés en photographie ou en facsimilé. C’est un travail qui n’a jamais été entrepris par l’égyptologie depuis le déchiffrement des hiéroglyphes par Champollion en 1822. Une fois achevé, il servira de base à la constitution d’une fonte numérique couvrant tous les besoins de la recherche, quelle que soit la période de l’écriture envisagée. C’est aussi sur cette fonte que s’appuiera le dictionnaire pour la rédaction de ses notices.

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Meeks_Dictionnaire_hieroglyphique_inventaire_des_hieroglyphes_et_Unicode_2013.pdf

30. Malaise_Grammaire_raisonnee_egyptien_classique

Type de document : Grammaire

Auteur : Michel Malaise

Année : 1999

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 439

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Malaise_Grammaire_raisonnee_egyptien_classique_1999.pdf

29. Lemberger_Plus_fort_que_le_Big_Data_le_Small_Data

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Pirmin Lemberger

Année : 2017

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 19

Résumé :

Les méthodes d’apprentissage statistiques actuelles, quoique très performantes, conduisent parfois à des prédictions absurdes. Ces techniques requièrent par ailleurs d’énormes volumes de données d’apprentissage pour être capable d’apprendre des concepts aussi élémentaires qu’un panneau de signalisation ou un caractère manuscrit, là où humain se contenterait d’un ou deux exemples. Cet article présente l’une des pistes poursuivies par les chercheurs en IA pour dépasser ces dicultés. Ces avancées reposent sur le concept de modèle génératif causal et sur un nouveau type de langage informatique : la programmation probabiliste. Ces recherches dessinent une stratégie à long terme visant à doter les machines d’une intuition physique et d’une forme de bon sens social qui les rendraient extrêmement utiles. Nous illustrerons ces idées au moyen d’un mécanisme de reconnaissance de caractères ultra-efficace développé récemment au MIT et nous comparerons ses performances à celles des humains et à celles des systèmes basés sur le Deep Learning. A plus court terme, la programmation probabiliste offre potentiellement une alternative intuitive à la construction de modèles prédictifs qui ne nécessite aucun connaissance approfondie en statistiques ou en machine learning.

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Lemberger_Plus_fort_que_le_Big_Data_le_Small_Data_2017.pdf

28. Lemberger_On_Generalization_and_Regularization

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Pirmin Lemberger

Année : 2017

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 11

Résumé :

Pourquoi les grands réseaux de neurones se généralisent-ils si bien sur des tâches complexes telles que que la classification d'images ou la reconnaissance vocale ? Quel est exactement le rôle de la régularisation pour eux ? Ce sont sans doute parmi les plus importantes questions ouvertes dans le domaine de l'apprentissage automatique aujourd'hui. Dans un récent et stimulant article [1] plusieurs auteurs ont réalisé un certain nombre d'expériences numériques qui suggèrent la nécessité de nouveaux concepts théoriques pour rendre compte de ce phénomène. L'article a suscité beaucoup d'enthousiasme au sein de la communauté étudiant l'apprentissage automatique, mais en même temps, il a créé une certaine confusion comme en témoignent certaines discussions [2]. Le but de cet article pédagogique est de rendre ce débat accessible à un public plus large de scientifiques spécialisés dans le traitement de données sans connaissances théoriques avancées en apprentissage statistique. L'accent est mis ici surtout sur des définitions mathématiques explicites et sur une discussion des concepts pertinents, pas sur des preuves pour lesquelles nous en fournissons les références.

(c) Google Translate

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Lemberger_On_Generalization_and_Regularization_2017.pdf

27. Lemberger_le_mecanisme_d_attention

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Pirmin Lemberger

Année : 2018

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 20

Résumé :

Lorsque nous regardons une scène ou une image pour comprendre ce qui s’y déroule, nous focalisons instinctivement notre attention sur certains objets, certaines personnes ou certaines actions car notre expérience nous a appris que c’est là que se trouve l’essentiel de l’information. Des systèmes de traduction automatique ou des systèmes de description d’images parviennent aujourd’hui à exploiter un simulacre de ce mécanisme pour améliorer considérablement leurs performances. On l’appelle le mécanisme d’attention (MA). Dans certains cas le MA apporte par ailleurs une aide appréciable à l’interprétabilité de modèles prédictifs jusque-là considérés comme des boites noires opaques. L’objectif de cet article pédagogique est de présenter comment fonctionne le MA dans deux contextes évoqués : traduction automatique et description d’image. Au-delà de ces deux cas particuliers et des gains de performances et d’interprétabilité nous examinerons brièvement l’hypothèse selon laquelle le MA pourrait jouer un rôle central en IA.

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Lemberger_Le_mecanisme_d_attention_2018.pdf

26. Lemberger_IA_où_en_sommes_nous

Type de document : Livre blanc sur l'Intelligence artificielle

Auteur : Pirmin Lemberger

Année : 2017

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 64

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Lemberger_IA_ou_en_sommes_nous_2017.pdf

25. Karaoglu_Object_Reading_Text_Recognition

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Sezer Karaoglu

Année : 2012

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 11

Résumé :

Nous proposons d'utiliser la reconnaissance de texte pour aider à la reconnaissance de classes d'objets visuels. À cette fin, nous proposons d'abord un nouvel algorithme pour la détection de texte dans les images naturelles. La détection de texte proposée est basée sur des indices de salience et une étape de fusion de contexte. L'algorithme n'a pas besoin de réglages des paramètres et peut faire face à des conditions d'imagerie variables. Nous avons évalué trois tâches différentes : 1. Reconnaissance de textes décrivant des scènes, où nous augmentons l'état de l'art de 0,17 sur l'ensemble de données ICDAR 2003. 2. Reconnaissance d'objets basée sur la salience, où nous surpassons les autres technologies de pointe sur les méthodes de reconnaissance d'objets avec le jeu de données PASCAL VOC 2011. 3. Reconnaissance d'objets avec l'aide d'un texte connu, où nous sommes les premiers à apporter des résultats multimodaux sur l'ensemble IMET. Les résultats montrent que le texte aide à la reconnaissance de classes d'objets si le texte n'est pas couplé de manière unique à des instances d'objets individuels.

(c) Google Translate

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Karaoglu_Object_Reading_Text_Recognition_for_Object_Recognition_2012.pdf

24. JSesh_Fonts_catalog-7.5.5

Type de document : Catalogue des polices de JSesh version 7.5.5

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2022

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 291

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/JSesh_Fonts_catalog-7.5.5_2022.pdf

23. JSesh_Documentation (Fr)

Type de document : Documentation du logiciel JSesh version 7.5.5

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2022

Langue : Français

Format : Adobe PDF (traduction de la documentation en ligne disponible sur le site Web de JSesh).

Nombre de pages : 80

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/JSesh_Documentation_2022_Fr.pdf


22. JSesh_Documentation (En)

Type de document : Documentation du logiciel JSesh version 7.5.5 

Auteur : Serge Rosmorduc

Année : 2020

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF (conversion de la documentation en ligne disponible sur le site Web de JSesh).

Nombre de pages : 72

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/JSesh_Documentation_2020_En.pdf

21. Gardette_Scientific_impact_of_the_IMHOTEP_program

Type de document : Présentation du Ministère de l'enseignement supérieur, recherche et innovation

Auteur : Robert Gardette

Année : 2020

Langue : Anglais

Format : MS PowerPoint converti en PDF

Nombre de pages : 38

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Gardette_Scientific_impact_of_the_IMHOTEP_program_2020.pdf

20. Honnay_Manuel_Encodage_projet_Ramses

Type de document : Documentation technique

Auteur : A.-Cl. Honnay

Année : 2010

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 36

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Honnay_Manuel_Encodage_projet_Ramses_2010.pdf

19. Hans_van_den_Berg_Manuel_de_codage

Type de document : site Web (archive)

Auteur : Hans van den Berg

Année : 1997

Langue : Anglais

Format : HTML

Nombre de pages : n/a

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Hans_van_den_Berg_Manuel_de_Codage_1997.html

18. Hannig_Grosses_HandWorterBuch_Deutsch_Aegyptisch

Type de document : Dictionnaire

Auteur : Rainer Hannig

Année : 2000

Langue : Allemand

Format : Adobe PDF sans sélection de texte (mode image)

Nombre de pages : 1778 (889 pages dans le PDF, deux pages originales par page du PDF)

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Hannig_Grosses_HandWorterBuch_Deutsch_Aegyptisch_2000.pdf

17. Hannig_Aegyptisches_Worterbuch_I

Type de document : Dictionnaire, tome 1

Auteur : Rainer Hannig

Année : 2003

Langue : Allemand

Format : Adobe PDF avec sélection de texte

Nombre de pages : 1794

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/Hannig_Aegyptisches_Worterbuch_I_2003.pdf

16. Gardiner_Egyptian_Grammar

Type de document : Grammaire originale de A. Gardiner

Auteur : Alan Gardiner

Année : 1957 (3e édition)

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 683

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/Gardiner_Egyptian_Grammar_1957.pdf


15. Gardiner_Catalogue_of_the_Egyptian_hieroglyphic_printing_type

Type de document : Catalogue des fontes originales de la police de A. Gardiner

Auteur : Alan Gardiner

Année : 1928

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 46

Document : 

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Gardiner_Catalogue_of_the_Egyptian_hieroglyphic_printing_type_1928.pdf

Note : voir aussi le Supplément (1953)

14. Franken_Thesis

Type de document : Thèse de doctorat : "Automatic Egyptian Hieroglyph Recognition by Retrieving Images as Texts"

Auteur : Morris Franken

Année : 2013

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 53

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/Franken_Thesis_2013.pdf

13. Franken_Automatic_Egyptian_Hieroglyph_Recognition

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Morris Franken

Année : 2013

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 4

Résumé :

Dans cet article, nous proposons une approche pour reconnaître automatiquement les hiéroglyphes égyptiens anciens à partir de photographies. À cette fin, nous avons d'abord manuellement annoté et segmenté un grand collection de près de 4 000 hiéroglyphes. Dans notre approche automatique, nous localisons et segmentons chaque hiéroglyphe individuel, nous déterminons l'ordre de lecture et ensuite nous évaluons 5 descripteurs visuels dans 3 schémas de correspondance différents pour évaluer la reconnaissance visuelle des hiéroglyphes. En plus d'indices  visuels, nous utilisons un corpus de textes égyptiens pour apprendre des modèles de langage qui aident à reclasser la sortie visuelle.

(c) Google Translate

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Franken_Automatic_Egyptian_Hieroglyph_Recognition_2013.pdf

12. Faulkner_Concise_Dictionary_of_Middle_Egyptian

Type de document : Dictionnaire original de R. Faulkner "modernisé" par Boris Jegorovic

Auteur : Raymond Faulkner

Année : 1962 / 2017

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 500

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Faulkner_Concise_Dictionary_of_Middle_Egyptian_1962.pdf

11. Euverte_Histoire_du_projet_Rosette

Type de document : Article.

Auteur : Vincent Euverte

Année : 2006

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 6

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/Euverte_Histoire_du_projet_Rosette_2006.pdf

10. Dickson_Dictionary_of_Middle_Egyptian

Type de document : Dictionnaire selon la classification de Gardiner

Auteur : Paul Dickson

Année : 2006

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 305

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Dickson_Dictionary_of_Middle_Egyptian_2006.pdf

9. Lake_Human_level_concept_learning_through_probabilistic

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Brenden Lake

Année : 2015

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 8

Résumé :

Les personnes qui apprennent de nouveaux concepts peuvent souvent généraliser avec succès à partir d'un seul exemple, pourtant, les algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent généralement des dizaines ou des centaines d'exemples pour obtenir une précision similaire. Les gens peuvent également utiliser les concepts appris de manière plus riche que via des algorithmes conventionnels - pour l'action, l'imagination et l'explication. Nous présentons ici un modèle informatique qui capture ces capacités d'apprentissage humaines pour une grande classe de concepts visuels simples : les caractères manuscrits des alphabets du monde. Le modèle représente les concepts comme des programmes simples qui expliquent le mieux les exemples observés selon un critère bayésien. Sur une tâche de classification ponctuelle difficile, le modèle atteint des performances de niveau humain tout en surpassant les récentes approches d'apprentissage en profondeur. Nous avons aussi présenté plusieurs « tests visuels de Turing » sondant les capacités de généralisation créative du modèle, qui, dans de nombreux cas, sont indiscernables du comportement humain.

(c) Google Translate

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Lake_Human_level_concept_learning_through_probabilistic_program_induction_2015.pdf




8. Bishop_Pattern_Recognition_And_Machine_Learning

Type de document : Livre

Auteur : Christopher Bishop

Année : 2006

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 758

Résumé :

La reconnaissance de formes a ses origines dans l'ingénierie, tandis que l'apprentissage automatique s'est développé en dehors de l'informatique. Cependant, ces activités peuvent être considérées comme deux facettes du même domaine, et ensemble, ils ont connu un développement substantiel au cours des dix dernières années. En particulier, les méthodes bayésiennes sont passées d'un créneau spécialisé à  courant, tandis que les modèles graphiques ont émergé comme un cadre général pour décrire et appliquer des modèles probabilistes. De même, l'applicabilité pratique des méthodes bayésiennes ont été grandement améliorées grâce au développement d'une gamme d'algorithmes d'inférence approchée tels que la propagation des attentes variationnelles de Bayes. De même, les nouveaux modèles basés sur les noyaux ont eu un impact significatif à la fois sur les algorithmes et les applications. Ce nouveau manuel reflète ces développements récents tout en offrant une introduction complète aux domaines de la reconnaissance des formes et de l'apprentissage automatique. Il s'adresse aux étudiants de premier cycle ou doctorants de première année, ainsi qu'aux chercheurs et praticiens, et ne suppose aucune connaissance préalable des concepts de reconnaissance de formes ou d'apprentissage automatique. [cependant, une] connaissance du calcul multivarié et de l'algèbre linéaire de base est nécessaire, et une certaine familiarité avec les probabilités serait utile mais non essentielle car le livre comprend une introduction autonome à la théorie de base des probabilités. (extrait de la préface)

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Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Bishop_Pattern_Recognition_And_Machine_Learning_2006.pdf

7. Billet_methode_acquisition_connaissances_contextuelles

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Sophie Billet-Coat

Année : 1995

Langue : Français

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 21

Résumé :

L'objectif de cet article est de caractériser l'interaction dans une nouvelle méthode d'acquisition de connaissances, dédiée à une expertise particulière dite "acquise par conditionnement". Une telle expertise correspond à un savoir-faire réactionnel de l'expert, rarement pris en compte dans les Tuteurs Intelligents où elle apparaît comme un complément des connaissances encyclopédiques. Les connaissances qui la composent sont contextuelles, c'est-à-dire qu'elles dépendent de la situation des problèmes. L'interaction directe entre l'expert et le système d'acquisition est la clé de la méthode fondée sur la reproduction d'un enseignement humain par l'action. Le principe consiste à provoquer un dialogue de négociation entre un agent enseignant humain et un agent apprenant artificiel à propos de la résolution d'un problème. Cette négociation est à l'origine de l'évolution des connaissances de l'apprenant qui s'effectue ainsi de manière incrémentale. La modélisation de l'interaction repose sur l'organisation fonctionnelle et structurelle des messages échangés. L'approche est actuellement en cours de validation dans un système expert de translitération de textes hiéroglyphiques égyptiens.

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Billet_methode_acquisition_connaissances_contextuelles_reposant_sur_une_resolution_de_problemes_1995.pdf

6. Barucci_A_Deep_Learning_Approach_to_Ancient_Egyptian

Type de document : Publication ("Paper")

Auteur : Andrea Barucci

Année : 2021

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 10

Résumé :

De nos jours, les progrès de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans l'apprentissage automatique et profond, présentent de nouvelles opportunités pour construire des outils qui soutiennent le travail de spécialistes dans des domaines apparemment éloignés du domaine des technologies de l'information. Un exemple de ces domaines est celui de l'écriture de l'hiéroglyphe égyptien antique. Dans cette étude, nous explorons la capacité de différents réseaux de neurones convolutifs (CNN) à classer des images d'hiéroglyphes égyptiens anciens provenant de deux ensembles de données d'images différents. Trois architectures CNN bien connues : ResNet-50, Inception-v3 et Xception, ont été prises en compte et entraînées sur les images disponibles. Le paradigme de l'apprentissage par transfert a également été testé. En plus de la modification de l'architecture d'un des réseaux précédents, nous avons développé un CNN spécifiquement dédié, nommé Glyphnet, pour adapter sa complexité à notre tâche de classification. Des tests de comparaison de performances ont été effectués et Glyphnet a montré les meilleures performances par rapport aux autres CNN. En conclusion, ce travail montre comment la tâche d'identification des hiéroglyphes égyptiens anciens peut être soutenue par le paradigme de l'apprentissage en profondeur, permet de jeter les bases d'outils d'information prenant en charge la reconnaissance, la classification et, le plus important, la tâche de traduction de la langue.

(c) Google Translate.

Document :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Barucci_A_Deep_Learning_Approach_to_Ancient_Egyptian_2021.pdf

5. Baluk_Hieroglyphica_User_Guide

Type de document : Documentation du logiciel Hieroglyphica.

Auteur : E. Baluk

Année : 2007

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 12

Document : https://www.shpylgoreih.fr/documents/Baluk_Hieroglyphica_User_Guide_2007.pdf

4. Bahdanau_Neural_Machine_Translation

Type de document : Publication ("Paper')

Auteur : Dzmitry Bahdanau

Année : 2015

Langue : Anglais

Format : Adobe PDF

Nombre de pages : 15

Résumé :

La traduction automatique neuronale est une approche récemment proposée pour la traduction automatique. Contrairement à la traduction automatique statistique traditionnelle, la traduction neuronale vise à construire un réseau de neurones unique qui peut être ajusté conjointement pour maximiser les performances de traduction. Les modèles proposés récemment pour les neurones de traduction automatique appartient souvent à une famille d'encodeurs-décodeurs et encodent une phrase source en un vecteur de longueur fixe à partir duquel un décodeur génère une traduction. Dans cet article, nous conjecturons que l'utilisation d'un vecteur de longueur fixe est un goulot d'étranglement dans l'amélioration des performances de cette architecture codeur-décodeur de base, et nous proposons d'étendre cela en permettant à un modèle de rechercher automatiquement les parties d'une phrase source pertinentes pour prédire un mot cible, sans avoir à former ces parties comme un segment dur explicitement. Avec cette nouvelle approche, nous obtenons une performance de traduction comparable à l'état de l'art existant pour les systèmes basés sur des phrases  pour la tâche de traduction de l'anglais vers le français. Par ailleurs, l'analyse qualitative révèle que les alignements trouvés par le modèle s'accordent bien avec notre intuition.

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Source :

https://www.shpylgoreih.fr/documents/Bahdanau_Neural_Machine_Translation_by_Jointly_Learning_to_Align_and_Translate_2015.pdf