CHAPITRE II : LES RESEAUX DE NEURONES
INTRODUCTION .13
II.1.LES NEURONES ARTIFICIELS .13
II.2.FONCTION D'ACTIVATION ..14
II.2.1.Fonction binaire a seuil~ ««
««« «««« «..14
II.2.2.Fonction
linéaire««««««««««««««««««««««~.15
II.2.3.Fonction linéaire à seuil ou multiseuil
««« ««««««.15
II.2.4.Fonction
sigmoúde«««««««««««««««««««««~..15
II.3.ARCHITECTURE DES RESEAUX DE NEURONES 16
II.3.1.Les reseaux non
bouclés«««««««««««««««««««
16 II.3.2.Reseaux
bouclés««««««««««««««««««««««~.17
II.4.L'APPRENTISSAGE 17
II.4.1.Types
d'apprentissage««««««««««««««««««««
17
II.4.1.1.Apprentissage
supervisé««««««««««««««««
17
II.4.1.2.Apprentissage non
supervisé««««««««««««««~
18
II.4.1.3.Apprentissage
autosupervisé««««««««««««««~
18
II.4.2.Les methodes
d'apprentissage««««««««««««««««~
18
II.4.2.1.Regle de
hebb««««««««««««««««««««~
18
II.4.2.2.Retropropagation du gradient de
l'erreur~ « ~ 18
II.4.2.2.1.Avantages et
inconvénients««««««««~..19
>
Aventage«««««««««««««««
..19
,Inconvénienti« «««« ««19
II.4.3.Le
perceptron«««««««««««««««««««««««~..20
II.4.3.1.Description«««««««««««««««««««««
...20
II.5.STRUCTURE A PERCEPTRON MULTICOUCHE(PMC)
..21
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II.5.1.Mise en oeuvre des reseaux
PMCs~~~~~~~~~~~~~~
22
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II.6.STRUCTURE A FONCTION DE BASE RADIALE RBF
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.22
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II.7.PROPRIETE DES RESEAUX DE NEURONES
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.23
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II.7.1.Le parallélisme
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23
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II.7.2.La capacité
d'adaptation~~~~~~~~~~~~~~~~~~..23 II.7.3 .La mémoire
distribuée~~~~~~~~~~~~~~~~~~~.23 II.7.4.La
capacité de généralisation.~~~~~~~~~~~~~~~...24
II.8.MODELISATION NEURONALE DES SYSTEMES
NONLINEAIRES.....24
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