Radial basis function neural network pdf

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Please forward radial basis function neural network pdf error screen to sharedip-10718051234. Un article de Wikipédia, l’encyclopédie libre.

Si ce bandeau n’est plus pertinent, retirez-le. Cliquez pour voir d’autres modèles. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel. La pertinence de cette information dans cet article est remise en cause.

Une fonction des réseaux de neurones formels, à l’instar du modèle vivant, est d’opérer rapidement des classifications et d’apprendre à les améliorer. Ce sont eux qui déterminent l’évolution du réseau en fonction de ses informations d’entrée. Il faut choisir un mécanisme permettant de les calculer et de les faire converger si possible vers une valeur assurant une classification aussi proche que possible de l’optimale. C’est ce qu’on nomme la phase d’apprentissage du réseau. Dans un modèle de réseaux de neurones formels, apprendre revient donc à déterminer les coefficients synaptiques les plus adaptés à classifier les exemples présentés. Hebb a proposé une règle simple qui permet de modifier la valeur des coefficients synaptiques en fonction de l’activité des unités qu’ils relient.

Ils étendirent implicitement ces limitations à tous modèles de réseaux de neurones artificiels. Cet article eut du succès pour plusieurs raisons, dont la principale était de teinter la théorie des réseaux de neurones de la rigueur propre aux physiciens. Adaline de Bernard Widrow, proche du perceptron de Rumelhart. Les réseaux de neurones, en tant que systèmes capables d’apprendre, mettent en œuvre le principe de l’induction, c’est-à-dire l’apprentissage par l’expérience. Par confrontation avec des situations ponctuelles, ils infèrent un système de décision intégré dont le caractère générique est fonction du nombre de cas d’apprentissages rencontrés et de leur complexité par rapport à la complexité du problème à résoudre.

Grâce à leur capacité de classification et de généralisation, les réseaux de neurones sont généralement utilisés dans des problèmes de nature statistique, tels que la classification automatique de codes postaux ou la prise de décision concernant un achat boursier en fonction de l’évolution des cours. Si ce jeu de données est suffisamment grand, il peut être utilisé pour l’entraînement d’un réseau de neurones. La banque pourra alors présenter les caractéristiques d’un potentiel nouveau client, et le réseau répondra s’il sera bon client ou non, en généralisant à partir des cas qu’il connaît. Si le réseau de neurones fonctionne avec des nombres réels, la réponse traduit une probabilité de certitude. Par exemple : 1 pour « sûr qu’il sera un bon client », -1 pour « sûr qu’il sera mauvais client », 0 pour « aucune idée », 0,9 pour « presque sûr qu’il sera bon client ».

Le réseau de neurones ne fournit pas toujours de règle exploitable par un humain. Le réseau reste souvent une boîte noire qui fournit une réponse quand on lui présente une donnée, mais le réseau ne fournit pas de justification facile à interpréter. Pan Am, Manufrance ou IBM permettent de s’en convaincre. Ces cas doivent être d’autant plus nombreux que le problème est complexe et que sa topologie est peu structurée. Ainsi on peut optimiser un système neuronal de lecture de caractères en utilisant le découpage manuel d’un grand nombre de mots écrits à la main par de nombreuses personnes.

Chaque caractère peut alors être présenté sous la forme d’une image brute, disposant d’une topologie spatiale à deux dimensions, ou d’une suite de segments presque tous liés. La topologie retenue, la complexité du phénomène modélisé, et le nombre d’exemples doivent être en rapport. Sur un plan pratique, cela n’est pas toujours facile car les exemples peuvent être soit en quantité absolument limitée ou trop onéreux à collecter en nombre suffisant. 2 puissance N points, si on se contente d’une approche naïve mais homogène, il faut précisément N-1 couches de neurones intermédiaires, ce qui nuit à la généralité du procédé. Un exemple caricatural, mais significatif est le suivant : disposant en entrée du seul poids d’une personne, le réseau doit déterminer si cette personne est une femme ou bien un homme. Les femmes étant statistiquement un peu plus légères que les hommes, le réseau fera toujours un peu mieux qu’un simple tirage au hasard : cet exemple dépouillé indique la simplicité et les limitations de ces modèles mais il montre également comment l’étendre : l’information « port d’une jupe », si on l’ajoute, aurait clairement un coefficient synaptique plus grand que la simple information de poids.

Les réseaux complexes de neurones artificiels ne peuvent généralement pas expliquer eux-mêmes leur façon de « penser ». Le neurone calcule la somme de ses entrées puis cette valeur passe à travers la fonction d’activation pour produire sa sortie. Un réseau de neurones est en général composé d’une succession de couches dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la précédente. Mettre l’une derrière l’autre les différentes couches d’un réseau de neurones reviendrait à mettre en cascade plusieurs matrices de transformation et pourrait se ramener à une seule matrice, produit des autres, s’il n’y avait à chaque couche, la fonction de sortie qui introduit une non linéarité à chaque étape. Ceci montre l’importance du choix judicieux d’une bonne fonction de sortie : un réseau de neurones dont les sorties seraient linéaires n’aurait aucun intérêt. Au-delà de cette structure simple, le réseau de neurones peut également contenir des boucles qui en changent radicalement les possibilités mais aussi la complexité.

Ce calcul effectué, le neurone propage son nouvel état interne sur son axone. On dit que le réseau de neurones passe d’un état à un autre lorsque tous ses neurones recalculent en parallèle leur état interne, en fonction de leurs entrées. Dans le cas des systèmes d’apprentissage statistique, utilisés pour optimiser les modèles statistiques classiques, réseaux de neurones et automates markoviens, c’est la généralisation qui est l’objet de toute l’attention. Cette notion de généralisation est traitée de façon plus ou moins complète par plusieurs approches théoriques. Cette théorie, développée à l’origine en Union soviétique, s’est diffusée en Occident depuis la chute du mur de Berlin.

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