RÉSEAUX DE NEURONES
- 1. Historique
- 2. Quelques définitions
- 3. L'approximation parcimonieuse, une propriété fondamentale des réseaux de neurones
- 4. Réseaux de neurones et régression non linéaire
- 5. L'apprentissage des réseaux de neurones formels
- 6. Quelques exemples d'applications des réseaux de neurones
- 7. Bibliographie
L'apprentissage des réseaux de neurones formels
Apprentissage d'un réseau à une variable
Encyclopædia Universalis France
L'apprentissage, pour les réseaux de neurones formels, consiste à calculer les paramètres de telle manière que les sorties du réseau de neurones soient, pour les exemples utilisés lors de l'apprentissage, aussi proches que possible des sorties « désirées », qui peuvent être le code de la classe à laquelle appartient la forme que l'on veut classer, la valeur de la fonction que l'on veut approcher ou celle de la sortie du processus que l'on veut modéliser, ou encore la sortie souhaitée du processus à commander. Les techniques d'apprentissage des réseaux de neurones formels sont des algorithmes d'optimisation : ils cherchent à minimiser l'écart entre les réponses réelles du réseau et les réponses désirées, en modifiant les paramètres par étapes (appelées « itérations ») successives. La sortie du réseau de neurones s'adapte de mieux en mieux aux données au fur et à mesure que l'apprentissage se déroule. Mais l'erreur commise par le réseau de neurones en fin d'apprentissage n'est pas nulle. En effet, on ne cherche ni à faire passer la courbe par tous les points de mesures (car ceux-ci sont entachés de bruit) ni à reproduire le bruit de mesure : on cherche au contraire à faire en sorte que l'erreur commise dans l'approximation effectuée par le réseau de neurones soit de l'ordre de grandeur du bruit qui affecte les mesures.
- 1. Historique
- 2. Quelques définitions
- 3. L'approximation parcimonieuse, une propriété fondamentale des réseaux de neurones
- 4. Réseaux de neurones et régression non linéaire
- 5. L'apprentissage des réseaux de neurones formels
- 6. Quelques exemples d'applications des réseaux de neurones
- 7. Bibliographie
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Écrit par
- Gérard DREYFUS : Professeur à l'E.S.P.C.I.
. In Encyclopædia Universalis []. Disponible sur : (consulté le )
Médias
Représentation graphique
Encyclopædia Universalis France
Neurone à fonction sigmoïde
Encyclopædia Universalis France
Réseau non bouclé
Encyclopædia Universalis France
Autres références
-
ANTHROPOLOGIE COGNITIVE
- Écrit par Arnaud HALLOY
- 5 810 mots
...succinctement, les modèles connexionnistes décrivent les phénomènes mentaux et comportementaux comme le produit émergeant d’activation et de création de réseaux de neurones. Ils se distinguent ainsi assez radicalement des modèles « classiques » qui envisagent le cerveau à l’image d’un ordinateur qui traiterait... -
APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING
- Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
- 2 645 mots
- 1 média
...techniques variées fondées sur la logique ou la statistique et s’inspirant de modèles psychologiques, physiologiques ou éthologiques. Parmi celles-ci, des techniques anciennes reposant sur un modèle très approximatif du tissu cérébral – les réseaux de neurones formels – ont obtenu depuis les années... -
AUTOMATISATION
- Écrit par Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN
- 11 882 mots
- 12 médias
...fin des années 1980, les travaux scientifiques aboutissant au concept d'une logique « non classique », la logique floue, d'une part, et au concept des réseaux de neurones, adaptés à la modélisation et à la commande des processus non linéaires, d'autre part, trouvèrent des applications dans l'automatisation... -
AUTO-ORGANISATION
- Écrit par Henri ATLAN
- 6 255 mots
- 1 média
...intelligence artificielle destinées à fabriquer des machines à apprendre et à mémoire distributive (cf. F. Fogelman-Soulié, 1991 ; T. Kohonen). Ce calcul est effectué en parallèle par un grand nombre d'unités, dites neurones formels, qui effectuent chacune des opérations élémentaires simulant de... - Afficher les 24 références
Voir aussi
- COMMANDE
- FORMES RECONNAISSANCE DES
- ENTRÉE-SORTIE
- INFORMATION, informatique et télécommunications
- SIMULATION
- OPÉRATEUR
- CLASSIFICATION
- APPRENTISSAGE, informatique et robotique
- RÉGRESSION NON-LINÉAIRE
- TECHNIQUES HISTOIRE DES, XXe et début du XXIe s.
- ALGORITHME
- APPROXIMATION
- DIFFÉRENCES ÉQUATION AUX
- NON-LINÉAIRE SYSTÈME
- MODÉLISATION
- GÉNÉRALISATION, logique
- ARCHITECTURE, informatique
- CLASSIFICATION AUTOMATIQUE
