Réseaux de Neurones

Les objectifs, l'histoire, les applications. Le modèle d'un neurone, fonction de transfert, architecture de réseau. Les outils mathématiques : algère linéaire, espace vectoriel, produit scalair, norme, orthogonalité, transformation linéaire. Les apprentissages : supervisé, non-supervisé et autres. Le perceptron multicouches, les nuées dynamiques (K-means, fuzzy k-means...). Les réseaux de Kohonen. Reseaux GNG, Architecture ART. ACP et apprentissage hebbien.

Matière

IA

Niveau

Intermédiaire

Langue

Français

Auteur(s)

Marc Parizeau

Origine

Université Laval

Date de parution

2004

Format

PDF · 127 pages

Taille

3,2 Mo (3 395 296 octets)

Publié sur le site

2 décembre 2006