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RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS


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RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

vendredi 3 septembre 2004 à 17:08:52 | RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

jfk20004


1) Est ce que la somme ponderée des entrées vaut 1 si la somme vaut un nombre positif et -1 si la somme vaut un nombre negatif
quelqui soit:

2)J'ai telechargé le programme Stuggart Neural Network System
pour win32 mais je n'arrive pas à la le faire tourner(j'ai X-SERVER!)
Quelqu'un peut il m'aider??
Quelqu'un connait il un prog idem en français??
MERCI BONNE PROG!!!
vendredi 3 septembre 2004 à 19:15:32 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

GoldenEye

1/ ça dépend de ta fonction d'activation
2/ Aucune idée

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
vendredi 3 septembre 2004 à 21:47:00 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

jfk20004


qu'est ce la fonction d'activation:est ce que c'est la fonction qui
est dans le neurone et qui determine la sortie??
CIAO Bonne prog
dimanche 5 septembre 2004 à 12:43:25 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

GoldenEye

Réponse acceptée !
Oui exactement
sortie = fonction_activation(somme pondérée des entrées) dans un réseau de type Perceptron Multi Couches (MLP)


Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
lundi 6 septembre 2004 à 09:34:04 | Re : RESEAUX NEURONAUX :APPRENTISSAGE du RESEAU

jfk20004


MERCI GOLDENEYE pour la reponse

D'apres ce que j'ai compris un reseau de neurones "apprend "
jusqu'à obtenir le resultat souhaité sans qu'on lui donne d'algorithme d'appretissage.
C'est bien ça??

1)Est ce que les poids et la fonction d'evaluation sont les seuls facteurs qui determinent l'apprentissage?

2)Dans quel "endroit " place t on le "resultat" à atteindre??
En d'autres termes à quel endroit la sortie des neurones
est "analysé" afin de savoir si elle correspond à l'ojectif???
MERCI BONNE PROG!!!
lundi 6 septembre 2004 à 10:42:02 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

GoldenEye

Il y a deux phases dans le maniement d'un réseau neuronal :
-apprentissage : le but est de trouver les poids optimaux
1/ apposant une entrée
2/ calculant la sortie
3/ comparant la sortie avec le résultat à atteindre
4/ En fonction de l'erreur commise, on corrige les poids de manière à minimiser l'erreur ("rétropropagation de l'erreur")
On recommence à 1/

-Utilisation : on a les poids optimaux, on met une entrée dont on ne connait pas le résultat à atteindre, on calcule la sortie et on prie pour que le neurone ait bien appris !

Les paramètres sont :
-fonction d'évaluation de chaque couche
-poids
-nombre d'itérations lors de l'apprentissage (nombre de fois que l'on répète le processus 1,2,3,4
-un paramètre de correction des poids (on corrige bcp à chaque fois ou pas)
-nombre de neurones et de couches bien sûr

Voilà si tu veux de plus amples informations, sache que j'ai rédigé une sorte de mémoire là dessus. ça fait près de 400 parmi lesquelles 60 sont exclusivement consacrées aux réseaux neuronaux et à leurs mécanismes de fonctionnement. Seul regret c'est en espagnol. Fais moi signe si tu le veux

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
lundi 6 septembre 2004 à 12:58:17 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

jfk20004


MERCI si ton memoire est aussi claire que tes explications je le veux avec plaisir.Pour l'espagnol,je me debrouillerai...

Une chose que je ne saisi pas est:Comment "arreter" le processus d'apprentissage.Il faut bien qu'il y ai un objectif sinon c'est un aprentissage sans fin à moins que ce soit ça:un apprentissage à l'infini...????
MERCI BONNE PROG!!!!
lundi 6 septembre 2004 à 13:26:11 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

GoldenEye

2 manières d'arrêter le processus :
-soit tu fixes le nombre d'itérations (cad le nombre de fois où tu corriges les poids après avoir présenté un exemple d'apprentissage)
-soit tu fixes une erreur seuil (différence entre la sortie calculée et la sortie espérée). Quand elle est atteinte après avoir présenté X fois des ex d'aprentissage, tu arrêtes

Sans être prétentieux, mon mémoire est très clair vu que je l'ai construit moi même sans pomper à droite et gauche. Il y a pleins d'exemples et d'applications numériques. Attention je le répète c'est en espagnol et il y a une partie théorique où il faut s'accrocher (quel est ton niveau en math ?)

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
lundi 6 septembre 2004 à 23:20:05 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

jfk20004


Mon niveau en math:de la geometrie variable!!!Non j'ai une maitrise de math qui n'est franchement d'aucun interet pour l'informatique.
je m'interesse à la physique theorique,donc j'aime
les maths utiles et utilisables:ceci dit je suis incapable de prendre
un livre academique et accumuler des connaissances et les utiliser ensuite.je prefere prendre par ex ton memoire et faire les recherches pour me permettre de le comprendre.J'ai de nombreux centres d'interet donc il me faut des textes tres claires, tres precis
qui repondent à mes questions qui je crois sont precises.Je suis toujours consterné par la baratin dans les sciences:bon c'est un mal typiquement français de faire de la pseudo philosophie avec
des maths ou d'autres sciences,vu que ton memoire est en espagnol,peut etre j'y echapperai...
MERCI j'attends ton memoire avec impatience
lundi 6 septembre 2004 à 23:50:42 | Re : RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

GoldenEye

Donne moi ton adresse E mail stp pour le baratin

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux

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Cette discussion est classée dans : somme, reseaux, ponderée, neuronaux, snns


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