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Réseau de neurones autoconfigurant

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Description

Si vous avez déjà testé ce genre de logiciel (un réseau de neurones : RN), vous vous êtes sans doute déjà demandé combien de couches votre RN devait avoir, combien de neurones pour chaque couche, combien d'itérations, et d'autres questions encore : c'est inutile de se prendre la tête avec tout ces détails lorsque un méta-RN peut précisément faire à votre place les différents tests que vous feriez pour y répondre.

Le principe du méta-RN est testé avec le XOR : de meilleures configurations avec les paramètres Alpha, Eta et le gain permettent un apprentissage fiable avec moins d'itérations : ça va 100 fois plus vite et la fonction exp() n'est plus utilisée pour la fonction d'activation !
Une généralisation aux autres démos est prévue dans une prochaine version.

Source / Exemple :


Le .zip est là maintenant !

Conclusion :


Au début le .zip ne se trouvait que dans le projet IALib du IALab : "IA : le Laboratoire virtuel" :
www.vbfrance.com/projetcommun.asp?ID=20

mais comme il est inaccessible depuis quelques mois, je le remet ici.

Chaque version aboutie sera mise à jour dans le post original :
Perceptron multicouche et martingale pour le loto
www.vbfrance.com/code.aspx?ID=2181

Version de base :
www.vbfrance.com/code.aspx?ID=5612

Doc en ligne :
http://patrice.dargenton.free.fr/ia/ialab/rnautoconfigurant.html
Version de base :
http://patrice.dargenton.free.fr/ia/ialab/perceptron.html

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