Réseau Neurones

Année 2014-2015 Plan du cours Introduction    Apprentissage à partir d’exemples Exemple introductif : le perceptron Formalisation du problème d’apprentissage Apprentissage supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage non supervisé       Algorithme EM et mélange de densités Clustering spectral Factorisation matricielle Quelques liens utiles

réLES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS INTRODUCTION AU CONNEXIONNISME COURS, EXERCICES ET TRAVAUX PRATIQUES Claude TOUZET Juillet 1992 Introduction........................................................................................ 3 1 1 2 2 3 4 5 6 2 1 1.1 1.2 1.3 2 3 3.1 3.2 3.3 4 5 3 1 1.1 1.2 2 3 4 4.1 4.2 4.3 4.4 5 4 1 2 3 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 Les réseaux de neurones artificiels....................................................... 6 Définition.............................

C'est cette approche qui a conduit à l'étude de réseaux de neurones formels. On désigne parconnexionnisme la démarche consistant à vouloir rendre compte de la cognition humaine par des réseaux de neurones. La seconde approche a donc menée à la définition et l'étude de réseaux de neurones formels qui sont des réseaux complexes d'unités de calcul élémentaire interconnectées. Il existe deux courants de recherche sur les réseaux de neurones : un premier motivé par l'étude et la modélisation des phénomènes

de l’individu, comme c’est l’usage dans tout algorithme évolutionnaire. Ensuite, il reste à définir le formalisme de représentation du contrôleur, par exemple un perceptron multicouches tout à fait classique avec la fonction sigmoïde (rappel: le neurone de biais ne doit pas être oublié! le cas échéant, votre robot ne pourra pas se déplacer sans présence d’obstacle dans son champs perceptif, ce qui est rarement souhaité...): (bias) Mots clés: Evolution Artificielle, Robotique Située. Dans le cadre

regarde le cerveau, on voit très clairement que ce geste correspond à une petite tâche de couleurs. Que ce soit frotter le bras ou passer la main dans les cheveux, on a commencé à faire ce geste consciemment en activant une succession de forêts de neurones le long de multiples chemins neuronaux très mobiles et très changeant. Mais au fil des années, on a continué à répéter ce même geste sans plus savoir pourquoi. Les innombrables chemins neuronaux ont alors laissés la place à une voie neuronale plus

mvt, c’est difficile : ← Top down. On part du cerveau pour aller vers le mvt. « Le grain » d’analyse est à l’échelle de la cellule. Il est difficile de comprendre le comportement d’un système biologique. Si on part d’une échelle microscopique (neurone) on arrive à un comportement microscopique ou très réducteur (UV). L’échelle se révèle trop réductrice pour comprendre le comportement du système biologique à l’échelle global. Pour éviter cela, les spécialistes utilisent une nouvelle approche qui

Artificielle et les jeux vidéos: A. Le déplacement des personnages. Algorithme A* Algorithme de Dijkstra. Algorithme Best First Search. B. Le comportement des personnages. 1.Logique Floue. 2.Réseau de neurones. 3.Système multi-agents. II. Réalisation technique: A. Réalisation : Choix des composants et support. Programme principal et sous-programmes. B

nerveux de la douleur est il modulé et quels sont les effets des drogues sur le système nerveux ? INTRODUCTION : La douleur est la sensation necessaire pour eviter l’aggravation d’une blessure .Le message nerveux nociceptif se propage ds un réseau de neurones qui communiquent entres eux par des synapses . De nombreuses molécules peuvent agir sur le message nociceptif et attenu ainsi la douleur en modulant le message nerveux . Certaines , extraites de plantes particulière sont utilisés depuis l’antiquité

cognitives • Acquisition des connaissances • Adaptation à l'environnement Neuromimétique = Réseaux de neurones = Connexionnisme Pluri-disciplinaires Cognition = connaissance Connexionnisme : groupe qui rejete l’idée de copier l’humain Système de transfert d'énergie Entrées dendrites Somme pondérée poids synaptiques Seuil d’activité transmission ou non du signal Sortie axone neurone = canaux d'entrée (dendrites) + canal de sortie (axone) équivalent à une batterie ou une capa :

Sujet : les messages nerveux. Problème : nature du message nerveux, information qu'il véhicule. Mécanisme de : Propagation dans un même neurone. Transmission d'un neurone à un autre. Traitement, intégration d'un même message nerveux par les neurones. Le neurone : une cellule polarisée au repos Le potentiel de repos : l'état du neurone en absence de stimulation Doc1 p322. Mise en évidence expérimentale. Matériel biologique : fibre nerveuse (géante) placée dans l'eau de