Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification

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3,48 MB
NOM DE FICHIER
Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification.pdf
DATE DE PUBLICATION
2003-Sep-01
ISBN
9782271061034
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DESCRIPTION
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Les réseaux de neurones formels sont des opérateurs modulaires non linéaires permettant de résoudre de nombreux problèmes industriels de modélisation, de commande de processus, et de reconnaissance des formes. Cet ouvrage introduit les outils algorithmiques et statistiques nécessaires à leur mise en œuvre efficace. Afin d'aider le concepteur à décider de la pertinence de leur utilisation, les réseaux de neurones sont situés par rapport à des opérateurs plus simples, comme des polynômes ou des sommes de gaussiennes. Les propriétés de ces derniers sont exposées, avant d'être étendues aux réseaux de neurones. L'apprentissage des réseaux de neurones, autrement dit l'estimation de leurs paramètres, est exposé de façon unifiée et détaillée, aussi bien pour des modèles statiques ou des classifieurs, que pour des modèles dynamiques ou des correcteurs. Cette présentation est complétée par l'évaluation de la confiance à accorder aux estimations des réseaux. Enfin, une large place est consacrée au problème central de la sélection des entrées significatives et de l'architecture optimale d'un réseau de neurones. L'ouvrage s'adresse aux ingénieurs et aux chercheurs intéressés par la mise en œuvre des réseaux de neurones formels, ainsi qu'aux étudiants de DEA et d'écoles d'ingénieurs.

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Les neurones formels. Un "neurone formel" (ou simplement "neurone") est une fonction algébrique non linéaire et bornée, dont la valeur On distingue deux grands types d'architectures de réseaux de neurones : les réseaux de neurones non bouclés et les réseaux de neurones bouclés.

Solution stationnaire à forme produit. Réseaux de neurones et classification. Langues d'enseignement : FR. ECTS : 3. Modélisation moléculaire pour la prédiction et la caractérisation de structures moléculaires.

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