Réseaux De Neurones Et Séries Temporelles

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

´ UNIVERSITE LIBRE DE BRUXELLES Facult´ des Sciences e D´partement d’Informatique e Pr´vision de S´ries Temporelles e e a Long Terme ` par Apprentissage Automatique Souhaib Ben Taieb Promoteur : Prof. Gianluca Bontempi M´moire pr´sent´ en vue de e e e l’obtention du grade de Master en Sciences Informatiques Ann´e acad´mique 2008 - 2009 e e ` A ceux qui m’ont eduqu´, e et ` ceux qui m’ont aid´... a e “I was like a boy playing on the sea-shore, and diverting myself now and then

Modèles de réseaux de neurones pour l’analyse des séries temporelles ou la régression : Estimation, Identification, Méthode d’élagage SSM J. Rynkiewicz, M. Cottrell, M. Mangeas, J.F. Yao SAMOS, Université de Paris 1 90, rue de Tolbiac 75013 Paris cottrell@univ-paris1.fr Ce papier porte sur la modélisation de séries temporelles ou de régression à l’aide de réseaux de neurones. En nous appuyant sur des résultats récents sur l’estimation des moindres carrés pour les séries temporelles non linéaires

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.............................

modification relativement permanente du comportement – marque un gain de connaissance, de compréhension ou de compétence grâce aux souvenirs mémorisés • la mémoire est le fruit de cet apprentissage, la trace concrète qui en est conservée dans nos réseaux de neurones 3 Introduction • notre mémoire est fondamentalement associative • la plupart de nos souvenirs sont des reconstructions, à partir d'éléments épars dans différentes aires cérébrales • plutôt que la simple évocation de traces fixes, la

s'étendraient de toutes façons à toutes les formes de signaux périodiques en appliquant le théorème de décomposition en séries de Fourier). L'échantillonnage consiste à mesurer la valeur du signal de façon périodique, en espaçant les points de mesure d'une "distance" constante. Dans le cas d'un signal temporel (cas de l'onde sonore), les mesures seront faites à intervalle temporel constant. Nous voyons dans le schéma ci-dessous l'exemple d'un signal sinusoïdal de fréquence 1Hz (une période par seconde)

60 Chapitre IV Diagnostic des pathologies cardiaques par RNA IV.1 Introduction................................................................................................................................................... 62 IV. 2 Réseaux de neurones artificiels............................................................................................................ 63 IV. 2. 1 Introduction .............................................................................................

statistiques non-paramétriques comme le partitionnement récursif (Frydman et alii, 1985) et les estimateurs à noyau (Calia et Ganuci, 1997). Plus récemment ont été développées des analyses s’inspirant de l’intelligence artificielle comme les réseaux de neurones (Altman et alii, 1994 ; Bardos et Zhu, 1997) ou les algorithmes génétiques (Varetto, 1998)(16). Nous exposons les différentes techniques à la lecture des articles fondateurs puis nous présentons les diverses améliorations ultérieures.

statistiques non-paramétriques comme le partitionnement récursif (Frydman et alii, 1985) et les estimateurs à noyau (Calia et Ganuci, 1997). Plus récemment ont été développées des analyses s’inspirant de l’intelligence artificielle comme les réseaux de neurones (Altman et alii, 1994 ; Bardos et Zhu, 1997) ou les algorithmes génétiques (Varetto, 1998)(16). Nous exposons les différentes techniques à la lecture des articles fondateurs puis nous présentons les diverses améliorations ultérieures. Les é

• Introduction • Le Perceptron • Les réseaux multi-couches 3.1 Introduction Comment l'homme fait-il pour raisonner, parler, calculer, apprendre, ...? Comment s'y prendre pour créer une ou de l'intelligence artificielle ? Deux types d'approches ont été essentiellement explorées : • procéder d'abord à l'analyse logique des tâches relevant de la cognition humaine et tenter de les reconstituer par programme. C'est cette approche qui a été privilégiée par l'Intelligence Artificielle et la