Étiquette : réseaux neuroniques

Qu’est ce qu’un réseau neuroniques ?
L’objectif est de résoudre des problèmatiques par des solutions approchées et je les range dans la même optique que des réseaux bayésiens même si ils n’ont pas la même utilité.
Cette technologie fonctione sur l’auto-apprentissage d’une application et fait le parallèle avec les systèmes neurologiques biologique.
Pour reprendre ce que dit Jean Marc Corsini voici les similitudes :
"
Un réseau de neurones biologiques est un système non linéaire, à haut degré de parallélisme et très robuste aux pannes. De plus il peut :
* apprendre en adaptant ses poids synaptiques en fonction de l’environnement,
* utiliser des informations probabilistes, imprécises et brutes,
* généraliser à partir d’exemples (via des cas particuliers).
Un réseau de neurones est caractérisé d’une part par sa topologie c’est-à-dire :
* le poids des connexions inter-cellulaires,
* les propriétés des cellules,
* les règles de mise à jour. (apprentissage)
"
Au niveau logiciel :
l’information n’est pas stockée à un endroit précis mais elle est répartie à différents endroits du réseau
Un petit cours sur les réseaux neuroniques par Jean Marc Corsini
Suite
A quoi peut-on l’appliquer?
– la reconnaissance de formes
– la reconnaissance de caractères manuscrits
Cette techniques est très rapide d’application et occupe un faible encombrement de la mémoire
Intelligence artificielle [Association Libre Cours]