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Connexionnisme 1 réseaux de neurones et connexionnisme résumé de cours et exercices Pierre De Loor CERV-ENIB deloor enib fr CLes objectifs du connexionnisme ? Imitation du cerveau ?? Absence de localisation de l ? information ?? Fonctionnement massivement

réseaux de neurones et connexionnisme résumé de cours et exercices Pierre De Loor CERV-ENIB deloor enib fr CLes objectifs du connexionnisme ? Imitation du cerveau ?? Absence de localisation de l ? information ?? Fonctionnement massivement parallèle ?? Créer arti ?ciellement une signi ?cation ?? Auto organisation ?? Émergence de con ?gurations globales issues de connexions entre éléments simples ?? Système non déterministe CUn premier réseau de neurone sorties couche de sortie couche cachée ? couche d ? entrée - entrées CUn premier neurone formel i w i w ? I n k wk ik y i w f ? I e ?? I wn in y ?f ? ? I si f sin on I T ? CUne première illustration avec JavaNNS ? Démarrez javaNNS ? Chargez le réseau font net ?? neurones d ? entrées ?? paquets de neurones cachés ? pour les lignes ? pour les colonnes ?? neurones de sorties ?? patterns de caractères par caractères ?? Au chargement le réseaux reconna? t ces caractères ?? Véri ?ez le ?? Réinitialisez-le ?? Tester l ? apprentissage tel qu ? il est con ?guré en observant la progression des erreurs CLe perceptron CLe Perceptron Warren Mc Culloh et Walter Pitts ? Vecteur d ? entrées continues ou ?? ? Sortie ou - selon catégorie ? I w n k k ik y ? ? ? ?? siI siI ? ? T ? classiquement T ? Apprentissage Rossenblatt ?? Pour chaque nouvel exemple wnew wold ? y x ? ? ? ? si la réponse est ?? si elle est fausse correcte ? y w w x x CLe Perceptron exercices Catégorie A A A Catégorie B - B - B - - w w B A A B Départ w - A ? I ? y exemple bon w - w - A w B - w B - - terminez l ? apprentissage le résultat ?nal re-classe-t-il tous les patterns w CLe Perceptron exercices ? Tester la classi ?cation de nouveaux points Comment sont-ils classés Observer cette valeur relativement au vecteur des poids ? Implémenter un algorithme de calcul de sortie d ? un perceptron java ? Implémenter un algorithme d ? apprentissage du perceptron ? Utiliser cet algorithme pour répondre aux questions suivantes ? Au fur et à mesure que l ? on ajoute des points que se passe-t-il pour le vecteur des poids ? Quand le vecteur des poids est à peu près bon est-ce que quelque chose peut l ? amener à diminuer Si oui quoi ? Quelle conséquence cela a sur l ? écriture d ? un programme informatique ? Quelles sont vos remarques concernant l ? utilisation du perceptron comme modèle biologique du système neuronal ? Que se passe-t-il si un point noté doit désormais être noté - ? Décrire un problème que le perceptron ne peut pas résoudre CApprentissage par minimisation d ? erreur CMinimisation d ? erreur Adaptive linear element Bernard Widrow et Ted Ho ? ? I w