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Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 TP 2 Commençons les

Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 TP 2 Commençons les réseaux de neurone avec Matlab 1.Objectif Ce TP explique comment utiliser deux outils graphiques pour résoudre des problèmes par les réseaux de neurone. Les deux outils que nous allons présenter dans ce TP sont l'ajustement de fonction et la classification. L'utilisation de ces deux outils nous donnera une excellente introduction à l'utilisation de la Boîte à outils des Réseaux de Neurone (Neural Network Toolbox™ software). 2.Présentation des réseaux de neurone Les réseaux de neurone sont composés par des éléments simples fonctionnant en parallèle. Ces éléments sont inspirés par des systèmes nerveux biologiques. Comme dans la nature, les connexions entre ces éléments déterminent en grande partie la fonction de réseau. Nous pouvons exploiter un réseau de neurone pour exécuter une fonction particulière en ajustant les valeurs (paramètres) des connexions (des poids) entre ces éléments. Typiquement, les réseaux de neurone sont ajustés, ou formés, pour qu'un objet entré (input) mène à une production cible (target) spécifique. La figure ci dessous illustre une telle situation. Le réseau est ajusté en se basant sur une comparaison de la production et la cible (target), jusqu'à ce que la production de réseau correspond à la cible (target). Typiquement plusieurs tel paires Entré/Cible (Input/Target) sont nécessaire pour former un réseau. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 Les réseaux de neurone ont été formés pour exécuter des fonctions complexes dans des divers domaines, comme la reconnaissance de formes, l'identification, la classification, le discours, la vision et des systèmes de commande. 3.Exemple Illustrative: Classification des fruits TAF : – Dans la command window tapez: >> nnd3pc – Cliquer sur Go – Décrire l’exemple. – Que fera la machine pour classer le fruit ? – Quelle est la méthode ou technique de classification utilisée ? – Il est possible d’utiliser d’autres techniques : dans la command window tapez: >> nnd3hamc – Quelle est la nouvelle technique de classification utilisée ? – Quelle est la technique de classification utilisée en tapant la commende ci dessous? >>nnd3hopc – Définir les réseaux de neurone en présentant son apport pour l’Intelligence Artificielle. Les réseaux neuraux peuvent aussi être formés pour résoudre les problèmes qui sont difficiles même pour des ordinateurs conventionnels ou pour les être humain. La boîte à outils souligne l'utilisation des réseaux de neurone dans l’ingénierie, la finance et d'autres applications pratiques. 1.Fonctions d’ajustement M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 Supposons, par exemple, que nous avons des données d'une demande de logement [HaRu78]. Nous voulons concevoir un réseau qui peut prévoir la valeur d'une maison, étant donné 13 pièces d'informations géographiques et immobilières. Nous avons un total de 506 exemples de maisons pour lesquelles nous avons ces 13 packs de données. 4.1 Présentation du probléme Pour définir un problème à la boîte à outils, arrangeons un ensemble de vecteurs d'entrés Q comme des colonnes dans une matrice. Ensuite, arrangeons un autre ensemble de vecteurs de cible de Q (le vecteur production correct pour chaque vecteur d'entré) dans une deuxième matrice. Par exemple, nous pouvons définir le problème d’ajustement du Booléen ET portant sur quatre ensembles à deux éléments de vecteurs d'entrés et un élément de cible comme suit : >>inputs = [0 1 0 1; 0 0 1 1]; >>targets = [0 0 0 1]; La sous section suivante démontre comment apprendre à un réseau à adapter un ensemble de données, utilisant l'outil d'ajustement de réseau de neurone, nftool. Cet exemple utilise le jeu de données de logement fourni avec la boîte à outils. 4.2 Utilisation de l'Outil d'Ajustement de Réseau de Neurone 1 Ouvrir l’outil d’ajustement en tapant: >>nftool M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 2 Cliquer Next pour procéder. 3 Cliquer Load Example Data Set dans la fenêtre Select Data. La fenêtre Fitting Data Set Chooser s’ouvre. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 Noter Utiliser les options d’entrés (Inputs) et cibles (Targets) dans la fenêtre Select Data lorsque vous avez besoin d’importer des donnés de MATLAB workspace. 4 Selectionner House Pricing, et cliquer Import. Ceci retourne la fenêtre Select Data. 5 Cliquer Next pour afficher la fenêtre Validation and Test Data, voir la figure ci-dessous. Les ensembles Validation et test data prennent chacun 15% comme valeurs d’origine. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 Avec ces fixations de donnés, les vecteurs d'entrés et les vecteurs cibles seront aléatoirement divisés dans trois ensembles comme suit : •70% sera utilisé pour la formation (training). •15% sera utilisé pour valider le réseau généralisé et arrêter la formation auparavant de l'ajustement. •Les 15% restante sera utilisée comme un test complètement indépendant de la généralisation de réseau. 6 Cliquer Next. Le réseau standard qui est utilisé pour l'ajustement de fonction est un réseau feedforward à deux couches, avec une fonction de transfert de sigmoid dans la couche cachée et une fonction de transfert linéaire dans la couche de production. Le nombre par défaut de neurones cachés est mis à 10. Vous pourriez augmenter ce nombre plus tard, si le réseau formant la performance est pauvre. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 7 Cliquer Next. 8 Cliquer Train. La formation continu jusqu'à l’échec de l'erreur de validation à diminuer durant six itérations (l'arrêt de validation). M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 9 Cliquer Régression. Ceci est utilisé pour valider la performance de réseau. Les représentations de régression suivantes montrent les productions de réseau en respectant les cibles formés, la validation et les testes des ensembles. Pour une crise parfaite, les données devraient chuter le long de 45 degré, où les productions de réseau sont égales aux cibles. Pour ce problème, la crise est raisonnablement bonne pour tous les ensembles de données, avec des valeurs de R de 0.93 dans chaque cas. Si des résultats encore plus précis ont été exigés, vous pourriez recycler le réseau par cliquer Recyclent dans nftool. Cela changera les poids initiaux et les préventions du réseau et peut produire un réseau amélioré après Retraining. On fournit d'autres options sur le carreau suivant. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 10 Considérez l'histogramme d'erreur pour obtenir une vérification supplémentaire de la performance de réseau. Sur le Plots pane, cliquer Error Histogram. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 Les barres bleues représentent des données de formation, les barres vertes représentent des données de validation et les barres rouges représentent des données de test. L'histogramme peut vous donner une indication d'outliers, qui sont des points de données où la crise est significativement plus mauvaise que la majorité de données. Dans ce cas, vous pouvez voir que tandis que la plupart d'erreurs chutent entre -5 et 5, c’est un point de formation avec une erreur de 17 et des points de validation avec des erreurs de 12 et 13. Ces outliers sont aussi visibles sur le complot de régression de test. Le premier correspond au point avec une cible de 50 et la production près de 33. C'est une bonne idée de vérifier l'outliers pour déterminer si les données sont mauvaises, ou si ces points de données sont différents que le reste d’ensemble de données. Si l'outliers sont des points de données valables, mais elles sont différentes du reste des données, donc le réseau extrapole pour ces points. Vous devriez rassembler plus de données qui ressemblent aux points d'outlier et recycler le réseau. 11 Cliquer Ensuite dans l'Outil d'Ajustement de Réseau de Neurone pour évaluer le réseau. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 À ce point, vous pouvez tester le réseau contre de nouvelles données. Si vous êtes peu satisfaits avec la performance du réseau sur les données originales ou nouvelles, vous pouvez faire une des choses suivantes : ·Train cela de nouveau. ·Increase le numéro de neurones. ·Get un ensemble plus grand de données de formation. Si la performance sur l’ensemble de formation est bonne, mais la performance de l’ensemble de test est significativement plus mauvaise, qui pourrait indiquer le sur ajustement, donc la réduction du nombre de neurones peut améliorer vos résultats. En formant une performance Faible, alors vous pouvez augmenter le nombre de neurones. 12 si vous êtes satisfaits de la performance de réseau, cliquez Ensuite. 13 Utilisent les boutons sur cet écran pour produire des scénarios ou sauver vos résultats. M. HELAOUI Intelligence Artificielle TP 2 Réseaux de neurone 2010 2011 - Vous pouvez cliquer sur le Simple Script ou Advanced Script pour créer le code MATLAB ® qui peut être utilisé pour reproduire tous les étapes précédents de la ligne de commande. La création du code MATLAB ® peut être utile si vous voulez apprendre comment utilisez la fonctionnalité de ligne de commande de la boîte à outils pour personnaliser le processus de formation. - Vous pouvez aussi faire sauver le réseau comme le réseau dans l'espace de travail. Vous uploads/Ingenierie_Lourd/ commencons-les-reseaux-de-neurone-avec-matlab.pdf