Informatique. OPENCLASSROOMS. Apprenez à programmer en C ! C. CONNEXIONNISME. Réseaux de neurones. Les réseaux de neurones - Introduction. Pourquoi les réseaux de neurones? Capter une image, la numériser, la segmenter en éléments de contours, détecter un objet mobile, le reconnaître quelle que soit sa position et estimer sa profondeur. Capter le son d'une voix au milieu d'un brouhaha et du bruit ambiant et reconnaître les mots qui sont prononcés. Capter et analyser les deux cents signaux issus d'un processus industriel et en déduire si tout est conforme ou si une avarie se prépare : voici quelques problèmes pourtant courants dans les sciences de l'informatique mais dont les solutions, encore incomplètes, impliquent de multiples efforts de recherche dans la communauté scientifique.
Malgré la constante augmentation de puissance des calculateurs, malgré les approches théoriques de plus en plus sophistiquées, un certain nombre de tâches résistent encore aux algorithmes et aux méthodes classiques de traitement des signaux et des données. D'un point de vue technique, il est clair que seuls les principes seront importants. Algorithme leucémie. Summation. There is no special notation for the summation of such explicit sequences, as the corresponding repeated addition expression will do. There is only a slight difficulty if the sequence has fewer than two elements: the summation of a sequence of one term involves no plus sign (it is indistinguishable from the term itself) and the summation of the empty sequence cannot even be written down (but one can write its value "0" in its place). If, however, the terms of the sequence are given by a regular pattern, possibly of variable length, then a summation operator may be useful or even essential.
For the summation of the sequence of consecutive integers from 1 to 100 one could use an addition expression involving an ellipsis to indicate the missing terms: 1 + 2 + 3 + 4 + ... + 99 + 100. The value of this summation is 5050. It can be found without performing 99 additions, since it can be shown (for instance by mathematical induction) that for all natural numbers n. Notation[edit] is the same as. L'algorithme de rétropropagation du gradient. Next: ApplicationsUp: Les réseaux multicouches Previous: Définition et expressivité des L'algorithme de rétropropagation du gradient suit la démarche de Widrow-Hoff. Définir une notion d'erreur sur un exemple puis calculer la contribution à cette erreur de chacun des poids synaptique. C'est cette deuxième étape qui n'est pas évidente. Elle est parfois désignée sous le nom de ``Credit Assignment Problem''.
Afin de pouvoir appliquer la méthode du gradient, on a besoin de calculer des dérivées et donc de ``lisser'' les calculs. On remplace pour cela la fonction à seuil de Heaviside par une fonction sigmoïde Figure 3.13: La fonction sigmoïde Cette fonction est une approximation indéfiniment dérivable de la fonction à seuil de Heaviside, d'autant meilleure que k est grand. On peut remarquer que la dérivée de la fonction est simple à calculer : On suppose maintenant que la sortie de chaque neurone est calculée à l'aide de cette fonction : On note Figure 3.14: Une couche cachée On a donc : est égale à :