RÉSEAUX DE NEURONES

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Quelques exemples d'applications des réseaux de neurones

Modélisation statique

On peut trouver de nombreux exemples d'utilisations des réseaux de neurones pour la modélisation de phénomènes statiques. Ainsi, dans le domaine des « relations structure-activité » (ou Q.S.A.R. pour quantitative structure-activity relations), les réseaux de neurones permettent de prévoir une propriété d'une molécule (caractérisée par un nombre réel) à partir de descripteurs chimiques de cette molécule (qui sont eux-mêmes des nombres réels). Par exemple, il est possible de prédire la solubilité dans l'eau, le point d'ébullition, le coefficient de partage eau-octanol, ou toute autre propriété caractérisée par un nombre, en fonction de descripteurs tels que la masse moléculaire, le moment dipolaire, la charge portée par les divers atomes, le « volume » de la molécule, etc. Certains de ces descripteurs sont mesurables, d'autres sont calculés par des méthodes semi-empiriques. On peut imaginer de nombreuses extensions de cette approche : prédiction de propriétés pharmacologiques de molécules, formulation de mélanges, prédiction de propriétés mécaniques ou optiques de matériaux, etc.

Modélisation dynamique

La propriété d'approximation universelle parcimonieuse qui est celle des réseaux de neurones peut avantageusement être mise à profit pour la modélisation dynamique non linéaire de processus très divers.

On distingue habituellement :

– les modèles « boîtes noires », qui sont établis uniquement à partir des mesures effectuées sur le processus étudié, sans intervention d'autres connaissances ;

– les modèles de connaissances, dont l'expression mathématique, comprenant un petit nombre de paramètres ajustables, résulte d'une analyse (physique, chimique, biologique, économique, etc.) du processus.

Les réseaux de neurones sont souvent utilisés comme des modèles boîtes noires. Néanmoins, ils peuvent aussi mettre en œuvre des connaissances, constituant ainsi un excellent compromis entre les modèles boîtes noires et les modèles de connaissances : on les appelle alors modèles neuronaux de connaissances.

Les mod [...]

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Représentation graphique

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Neurone à fonction sigmoïde

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Réseau non bouclé

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Réseau bouclé et sa forme canonique

Réseau bouclé et sa forme canonique
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Pour citer l’article

Gérard DREYFUS, « RÉSEAUX DE NEURONES », Encyclopædia Universalis [en ligne], consulté le 22 janvier 2021. URL : https://www.universalis.fr/encyclopedie/reseaux-de-neurones-formels/