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Expose madi Réseau de neurones arti ?ciel RNA ? Un modèle de calcul inspiré du cerveau humain ? Cerveau humain ?? milliards de neurones ? RNA ?? Un nombre ?ni de processeurs élémentaires neurones ?? milliards de connexions synapses ?? Liens pondérés passa

Réseau de neurones arti ?ciel RNA ? Un modèle de calcul inspiré du cerveau humain ? Cerveau humain ?? milliards de neurones ? RNA ?? Un nombre ?ni de processeurs élémentaires neurones ?? milliards de connexions synapses ?? Liens pondérés passant un signal ?? Un synapse peut être inhibant ou excitant d ? un neurone vers d ? autres ?? Plusieurs signaux d ? entrée par neurone ?? Un seul signal de sortie Cerveau cellule soma dendrites synapses axon RNA neurone entrées poids sortie CComment un RNA apprend ? Les liens entre les neurones ont des poids numériques ? Un poids re ète la force l ? importance de l ? entrée correspondante ? La sortie de chaque neurone est fonction de la somme pondérée de ses entrées ? Un RNA apprend en ajustant ses poids itérativement jusqu ? à ce que les sorties soient en accord avec les entrées CLe neurone formel Neurone formel le modèle Mc Culloch et Pitts CFonctions de transfert ou fonctions d ? activation ? a seuil fonction de Heavyside ? b linéaire par morceaux ? c sigmo? de g x e ?? ?x - ? d gaussienne CArchitecture des réseaux de neurones Réseaux bouclés ? Les neurones ne peuvent pas être ordonnés de sorte qu ? il n ? y ai pas de connexion vers l ? arrière ? Exemple - réseau entièrement connecté CRéseaux non bouclés ? ou réseaux à couches ? Les neurones peuvent être ordonnés de sorte qu ? il n ? y ai pas de connexion vers l ? arrière ? Exemple - réseau à une couche intermédiaire CNotion d ? apprentissage ? Mise à jour des poids de connexion en général à partir d ? un ensemble de données d ? entra? nement ? Modi ?cation itérative des poids ? Paradigme d ? apprentissage modélisation de l ? environnement dans lequel le réseau opèrera ? paradigmes d ? apprentissage ? Supervisé on veut qu ? à une entrée corresponde une sortie préalablement dé ?nie ? Non supervisé on veut construire un réseau dont on ne conna? t pas a priori la sortie correspondant à des entrées données ? Hybride ? Règles d ? apprentissage gouvernent la mise à jour des poids du réseau ? Algorithme d ? apprentissage procédure dans laquelle les règles d ? apprentissage sont utilisées en vue de l ? ajustement des poids C types de règles d ? apprentissage ? Correction d ? erreur ? Apprentissage de Boltzmann ? Règle de Hebb ? Apprentissage par compétition CQuelques modèles de réseaux de neurones CLe modèle de Hope ?eld ? Mémorisation de formes et de motifs ? Mémoire distribuée ? Mémoire associative C CApplications ? Jeux vidéo ? Natural Motion ? Problèmes de classi ?cation ? Reconnaissance de visages ? Reconnaissance vocale ? Reconnaissance de caractèrs ? Beaucoup d ? autres applications CConclusion ? Approximateurs universels ? Aujourd ? hui utilisés dans la vie quotidienne systèmes de tari ?cations basés sur la classi ?cation des types de