RESEAUX NEURONAUX :Somme ponderée +SNNS

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1) Est ce que la somme ponderée des entrées vaut 1 si la somme vaut un nombre positif et -1 si la somme vaut un nombre negatif
quelqui soit:

2)J'ai telechargé le programme Stuggart Neural Network System
pour win32 mais je n'arrive pas à la le faire tourner(j'ai X-SERVER!)
Quelqu'un peut il m'aider??
Quelqu'un connait il un prog idem en français??
MERCI BONNE PROG!!!

16 réponses

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Oui exactement
sortie = fonction_activation(somme pondérée des entrées) dans un réseau de type Perceptron Multi Couches (MLP)

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
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1/ ça dépend de ta fonction d'activation
2/ Aucune idée

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
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13 novembre 2004

qu'est ce la fonction d'activation:est ce que c'est la fonction qui
est dans le neurone et qui determine la sortie??
CIAO Bonne prog
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13 novembre 2004

MERCI GOLDENEYE pour la reponse

D'apres ce que j'ai compris un reseau de neurones "apprend "
jusqu'à obtenir le resultat souhaité sans qu'on lui donne d'algorithme d'appretissage.
C'est bien ça??

1)Est ce que les poids et la fonction d'evaluation sont les seuls facteurs qui determinent l'apprentissage?

2)Dans quel "endroit " place t on le "resultat" à atteindre??
En d'autres termes à quel endroit la sortie des neurones
est "analysé" afin de savoir si elle correspond à l'ojectif???
MERCI BONNE PROG!!!
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6 octobre 2008
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Il y a deux phases dans le maniement d'un réseau neuronal :
-apprentissage : le but est de trouver les poids optimaux
1/ apposant une entrée
2/ calculant la sortie
3/ comparant la sortie avec le résultat à atteindre
4/ En fonction de l'erreur commise, on corrige les poids de manière à minimiser l'erreur ("rétropropagation de l'erreur")
On recommence à 1/

-Utilisation : on a les poids optimaux, on met une entrée dont on ne connait pas le résultat à atteindre, on calcule la sortie et on prie pour que le neurone ait bien appris !

Les paramètres sont :
-fonction d'évaluation de chaque couche
-poids
-nombre d'itérations lors de l'apprentissage (nombre de fois que l'on répète le processus 1,2,3,4
-un paramètre de correction des poids (on corrige bcp à chaque fois ou pas)
-nombre de neurones et de couches bien sûr

Voilà si tu veux de plus amples informations, sache que j'ai rédigé une sorte de mémoire là dessus. ça fait près de 400 parmi lesquelles 60 sont exclusivement consacrées aux réseaux neuronaux et à leurs mécanismes de fonctionnement. Seul regret c'est en espagnol. Fais moi signe si tu le veux

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
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13 novembre 2004

MERCI si ton memoire est aussi claire que tes explications je le veux avec plaisir.Pour l'espagnol,je me debrouillerai...

Une chose que je ne saisi pas est:Comment "arreter" le processus d'apprentissage.Il faut bien qu'il y ai un objectif sinon c'est un aprentissage sans fin à moins que ce soit ça:un apprentissage à l'infini...????
MERCI BONNE PROG!!!!
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6 octobre 2008
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2 manières d'arrêter le processus :
-soit tu fixes le nombre d'itérations (cad le nombre de fois où tu corriges les poids après avoir présenté un exemple d'apprentissage)
-soit tu fixes une erreur seuil (différence entre la sortie calculée et la sortie espérée). Quand elle est atteinte après avoir présenté X fois des ex d'aprentissage, tu arrêtes

Sans être prétentieux, mon mémoire est très clair vu que je l'ai construit moi même sans pomper à droite et gauche. Il y a pleins d'exemples et d'applications numériques. Attention je le répète c'est en espagnol et il y a une partie théorique où il faut s'accrocher (quel est ton niveau en math ?)

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
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13 novembre 2004

Mon niveau en math:de la geometrie variable!!!Non j'ai une maitrise de math qui n'est franchement d'aucun interet pour l'informatique.
je m'interesse à la physique theorique,donc j'aime
les maths utiles et utilisables:ceci dit je suis incapable de prendre
un livre academique et accumuler des connaissances et les utiliser ensuite.je prefere prendre par ex ton memoire et faire les recherches pour me permettre de le comprendre.J'ai de nombreux centres d'interet donc il me faut des textes tres claires, tres precis
qui repondent à mes questions qui je crois sont precises.Je suis toujours consterné par la baratin dans les sciences:bon c'est un mal typiquement français de faire de la pseudo philosophie avec
des maths ou d'autres sciences,vu que ton memoire est en espagnol,peut etre j'y echapperai...
MERCI j'attends ton memoire avec impatience
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6 octobre 2008
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Donne moi ton adresse E mail stp pour le baratin

Optimiser, c'est bien, déboguer c'est mieux
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13 novembre 2004

stef.miles2000@wanadoo.fr

Ce n'est pas du baratin!
C'est de l'exigence!
Bonne prog!!!
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23 août 2005

Bonjour ca m'interesse aussi fortement

voici : remi.ve@gmail.com



Merci

Corcialement Rémi
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23 août 2005

bonjour excuse moi de te redéranger,



est ce que tu pourrais me renvoyer ton manuel a la même adresse :



remi.ve@gmail.com



Merci

Cordialement
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2 mars 2006

bonjour,
dans quel genre de problème utiliser les réseaux de neurones?
j'ai un projet de fin d'etudes: j'ai un milieu indoor (l'intérieur d'un local) et je dois déterminer le nombre des antennes à mettre en place et les positions optimaux de ces antennes afin d'assurer une couverture radio totale (GSM), donc essayer de minimiser le nombre des antennes et déterminer leurs positions optimaux sous contrainte d'assurer une couverture totale
puisse utiliser les réseaux de neurones et comment
merci bien
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Très clairement les réseaux de neurones sont utilisées pour les problèmes liés à l'apprentissage de quelque chose.
Concernant ton projet de couverture radio, dirige toi plutôt vers les notions d'optimisation, de programmation sous contraintes qui font appel à des algorithmes tel que Simplexe, Tabou, algorithmes génétiques, etc...

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merci bien pour ta réponse;
mon projet exactement c'est optimisation des emplacements des antennes dans un milieu indoor;
1) est ce que l réseau de neuronne c'est pas une heuristique comme L'algo génétique ,tabou search,..

mon encadreur m'a informé que c'est mieux d'utiliser le rx de neurone car il présente plusieurs avantages surtout le temps de calcul

pour l'algo génétique je crois que je peux pas l'utiliser car moi je dois donner le nombre des antennes alors que ds l'algo génétique il prend le nombre des individus fixes.

merci bien une autre fois et le problème pour moi maintenant c'est que je dois argumenter ma décision si je vais pas l'utiliser est ce que vous pouvez me donner un site ou je peux trouver une comparasion entre les différentes heuristqieus et les cas d'utilisation de chacun
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31 janvier 2007

salut
j'ai un projet du fin d'etude sur les réseaux de neurones impulsionnels(SNNs, en anglais), mais je veu d'apprendre le codage temporelle des impulsions(spikes), donc si quelqu'un a une idée sur ce problème ou des réferences je suis en attente.
   MERCI POUR VOTRE AIDE PREABLEMENT