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LES RÉSEAUX DE NEURONES
par Oussama WERFELLI
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PLAN Introduction Historique Les réseaux de neurones Quelques modèles & exemples Conclusion
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INTRODUCTION L’objectif était de simuler l’intelligence humaine
Modéliser mathématiquement le cerveau Afin de reproduire certaines caractéristiques
Capacité de mémoire Capacité d’apprentissage Capacité de traiter les informations incomplètes
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HISTORIQUE Warren McCulloch et Walter Pitts (1943): les premiers neurones formels
Rosenblatt (1958): modèle avec processus d ’apprentissage, perceptron
Rumelhart (1980): perceptron multicouches Mais ce n'est que depuis le début des années 1990 que les applications intéressantes des réseaux de neurones ont vu le jour
LES RÉSEAUX DE NEURONES
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NEURONE BIOLOGIQUE & FORMEL
synapse
Noyau
Axone
Dendrites
f(..)
poids
entrées
Fonction de
transfert
Sortie
w
x
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DÉFINITIONS Un neurone formel : Est une fonction algébrique non linéaire et bornée, dont la valeur dépend de paramètres appelés coefficients synaptique ou poids
Poids : Est une valeur numérique associé à une connexion entre deux unités qui reflète la force de la relation entre ces deux unités.
Apprentissage d’un réseau : les caractéristiques (poids) du réseau sont modifiées jusqu’à ce que le comportement désiré soit obtenu.
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NEURONE
x1
x2
x3
w1
w2
w3
Fonction de combinaisonZ=x1.w1+x2.w2+x3.w3
Fonction d’activationf(Z)
Avec Seuilθ
Coefficient synaptique
OActivation
Entrées ∑ φ
• en dessous du seuil, le neurone est non-actif
• aux alentours du seuil, une phase de transition
• au-dessus du seuil, le neurone est actif
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DÉFINITIONS
Un réseau de neurones artificielle : est un circuit composé d'un nombre très important d'unités de calcul simples basées sur des neurones formels . ’Albert Negrin,1993, Cambridge’
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CLASSIFICATION DES RÉSEAU DE NEURONES
QUELQUES MODÈLES & EXEMPLES
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MLP(MULTI-LAYER PERCEPTRON)
Le nombre de couches cachées et le nombre de neurones par couche ont une influence sur la qualité de l’apprentissage. Couche d’entrer
Couche de sortie
Couche cachée
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MLP : EXEMPLE https://www.youtube.com/watch?v=Iv_Fy6Urik4
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MLP : EXEMPLE (SUITE)
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HOPFIELDx1
x4
x5x2
x3
x6
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HOPFIELD : EXEMPLE https://www.youtube.com/watch?v=SL8vSUoeWjU
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HOPFIELD : EXEMPLE https://www.youtube.com/watch?v=69ysnJfMX2k
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YOUTUBE UTILISE LES RÉSEAUX DE NEURONES
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SWIFTKEY NEURAL
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CONCLUSION Les réseaux de neurones sont utilisés dans plusieurs domaine notamment : Datamining : ils servent à prédire, à identifier et à classifier les données Finance et gestion : outil d'aide à la décision Robotique : apprentissage de robot autonome Etc…
Les réseaux de neurones sont puissant : on peut presque toujours baisser l’erreur en augmentant le nombre de neurones
Les solution actuels sont coûteuses en temps de calcule
MERCI POUR VOTRE ATTENTION
