Réseau Neurones

Didacticiel - Etudes de cas R.R. Objectif Comparer TANAGRA, SIPINA et WEKA lors de l’apprentissage d’un réseau de neurones. S’agissant de l’apprentissage d’un réseau de neurones, un perceptron multicouches dans notre cas (MULTILAYER PERCEPTRON en anglais), quel que soit le logiciel utilisé, nous devons impérativement passer par les étapes suivantes : • • • • • • Importer les données dans le logiciel ; Définir le problème à résoudre, c.-à-d. sélectionner les descripteurs et la variable à prédire

SPAUN Il s’appelle Spaun. Sa particularité : il est le réseau neuronal le plus représentatif du cerveau humain. Avec ses 2,5 millions de neurones informatiques, il est capable de répondre à 8 types de requêtes. C’est peu par rapport aux capacités cérébrales humaines, mais le prototype tend à être amélioré. De plus, ce ne sont pas ses succès qui le rendent unique, mais plutôt ses échecs… Les animaux, dont l’être humain, sont dotés d’un cerveau complexe, alternant ou combinant

Ingénieurs des Techniques des Industries Agricoles et Alimentaires) pour avoir bien voulu se pencher sur mes travaux, en faire un certain nombre de remarques très utiles, surtout en ce qui concerne l’aspect mathématique et informatique lié aux réseaux de neurones, où il a été l’un des premiers à introduire ces méthodes en gestion en France. En tant que rapporteur, je le remercie beaucoup de ses appréciations. Je remercie infiniment Monsieur Aimé SCANNAVINO, Professeur et Directeur du Centre d’Econométrie

Travail d'Intérêt Personnel Encadré Sujet RÉSEAUX DE NEURONES POUR LA RECONNAISSANCE DES FORMES Superviseur : Prof. HO Tuong Vinh Etudiant : PHAM Quang Dung Promotion X Hanoi, 15 juillet 2005 1 / 33 INTRODUCTION............................................................................................................. 3 Chapitre 1. LA RECONNAISSANCE DES FORMES ................................................. 4 1.1. Objectif de reconnaissance des formes .........................

L'apprentissage, qui est un point éssentiel dans la programmation d'un réseau de neurone, consiste donc en un collecte d'informations, de données, à partir desquels le réseau de neurone traite les différents cas qu'il rencontre. La phase de mémorisation correspond à l'assimilation des nombreuses informations. L'aptitude des neurones à utiliser ses informations pour traiter des cas non vus se nomme la généralisation. Les réseaux de neurones sont une technologie dite d'intelligence artificielle créé vers

UNIVERSITE PARIS DAUPHINE / PARIS 2 PANTHEON-ASSAS MASTER 272 IEF / ISF Réseaux de neurones et séries temporelles : Une application au taux de change Euro/Dollar Arnoult Nicolas & Issaad Réda, 2011 RÉSUMÉ. Ce papier présente des modèles de réseaux de neurones appliqués aux séries temporelles. Nous montrons comment cette technique permet de capter la non linéarité des séries financières et macroéconomiques en prenant l’exemple du taux de change Euro/Dollar. Nous expliquons une méthode permettant

fonction des caractéristiques de l’individu indiquées comme variables explicatives.  On parle aussi de discrimination ou scoring   La variable à expliquer est qualitative Exemples de techniques de classification:     Les réseaux de neurones: Perceptron Multi-couches (PMC) Les arbres de décision: C&RT, C5 L’analyse discriminante; La régression logistique: Binaire, Multinomiale © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 23 Les méthodes prédictives  La prédiction:

opérations logiques par seconde, et occupait donc - géométriquement - une sorte de milieu entre une balance de Roberval (1 opération logique par seconde) et le cerveau humain (grossièrement 2 x 1014 opérations logiques par seconde, car formé de 2 x 1012 neurones ne pouvant chacun commuter plus de 100 fois par seconde)[11]; comme on peut le lire sur le lien en référence, l'estimation d'un constructeur est que la puissance brute du cerveau humain serait égalable en 2019, sous réserve que la loi de Moore s'applique

identifiant le mot qui a été prononcé. Pour ce faire, nous allons tester les algorithmes suivant : arbre de decision (C4.5) Réseaux de neurone simple Réseaux de neurones avec couches cachées Réseaux bayésiens Analyse discriminante Le ou les meilleurs algorithmes seront ensuite optimisés afin d’obtenir la meilleur prédiction possible. A noter que dans le cas des réseaux de neurones et de l’analyse discriminante, le variable « sex » ne sera pas prise en compte car elle n’est pas compatible avec ces deux algorithmes

D'autre part le taux de natalité apparaît comme très élevé dans les pays les plus défavorisés. D'une manière générales les cartes établies par les réseaux de neurones sont bien contrastées ce qui confirme le bon apprentissage de ceux ci. Lorsqu'on ne normalise pas les données les pays se répartissent sur la carte en suivant la variable PNB. Les neurones se répartissant en suivant le principe de distance euclidienne, lorsque les valeurs ne sont pas normalisées, le PNB prend le dessus, étant donné l'ordre