Intelligence artificielle

Réseaux de neurones

Réseaux de Neurones
Jean-Christophe RIAT
EPSI Paris – I4

1

HISTORIQUE ET CONTEXTE .................................................................................... 2

2

BASES BIOLOGIQUES .............................................................................................. 4

3

MODELE DE NEURONE FORMEL ............................................................................. 5
3.1 Modèle de McCulloch et Pitts.................................................................................................. 5
3.2 Modélisation générale .............................................................................................................. 5

4

TAXONOMIE ET TERMINOLOGIES DES RESEAUX ACTUELS.................................... 7

5

PERCEPTRON MULTICOUCHES ............................................................................... 8
5.1 Perceptron simple ..................................................................................................................... 8
5.2 Architecture du Perceptron multicouches ................................................................................ 8
5.3 Convention de notation ............................................................................................................ 9
5.4 Fonctionnement du réseau ..................................................................................................... 10
5.5 Algorithme de rétro-propagation de l'erreur .......................................................................... 10
5.5.1 Introduction .................................................................................................................... 10
5.5.2 Principes ........................................................................................................................ 11
5.5.3 Justification mathématique ............................................................................................ 12
5.6