9 Documents disponibles écrits par cet auteur
FRANÇAIS : Le modèle de réseaux d'Adaptative Resonance theory (ART) essaie de simuler la capacité de classer par catégorie les stimuli externes, imitant le comportement des choses vivantes en déclenchant les neurones selon des équations biologi[...]
FRANÇAIS : L'algorithme d'apprentissage des réseaux Self-Reflexive étant fondé sur la Back Propagation, cette annexe démontre, de façon analytique, les conditions de convergence de l'équation de calcul du Delta Output.
FRANÇAIS : Le réseau Fuzzi ART (Adaptative Resonance Theory) est une généralisation du réseau ART1. Reformulant les équations de ART1, il utilise la théorie de la logique floue (Fuzzi logic) pour résoudre les problèmes de classification.
FRANÇAIS : Le "Learning Vector Quantization" est une typologie de réseaux caractérisés chacun par une procédure particulière permettant de parer aux problèmes intervenant durant la phase d'apprentissage. Sa définition algorithmique, sa formatio[...]
FRANÇAIS : Le réseau neuronal de "Logicon Projection" combine les avantages de deux types de réseaux existants : ceux à contour fermé (Adaptive Resonance Theory, Restricted Coulomb Energy) et ceux à contour ouvert (Back Propagation). Utilisant [...]
FRANÇAIS : Les réseaux neuronaux modulaires sont un groupe de réseaux rivalisant pour connaître les différentes caractéristiques des schémas de données. Sa plausibilité biologique dans la résolution ou l'apprentisage d'un problème est permise p[...]
FRANÇAIS : Le réseau neuronal de Radial Basis Function (RBF) construit sa propre représentation des schémas de données à l'aide d'un niveau intermédiaire spécifique. Le General Regression Neural Network, le Probabilistic Neural Network, les Res[...]
FRANÇAIS : Les principes des Self-organizing Maps sont un réseau qui organise lui-même ces données (en rapprochant spatialement les données proches), une méthode non linéaire, un processus d'apprentissage non surveillé et une compression des do[...]
FRANÇAIS : Après la partie théorique, différents modèles de réseaux neuronaux artificiels (RNA) sont présentés, dans ce numéro, dans leurs aspects mathématique, algorithmique et philosophique. Après une comparaison avec des modèles statistiques[...]
Historique
