Benj1105
Messages postés103Date d'inscriptionsamedi 23 mars 2002StatutMembreDernière intervention 2 mars 2004
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1 avril 2002 à 11:18
hcadieu
Messages postés16Date d'inscriptionmardi 28 septembre 2004StatutMembreDernière intervention 1 mai 2012
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2 oct. 2009 à 07:37
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hcadieu
Messages postés16Date d'inscriptionmardi 28 septembre 2004StatutMembreDernière intervention 1 mai 2012 2 oct. 2009 à 07:37
ouip salut,
j'aimerai bien essayer ce code pour essayer de discriminer des signatures,
je dispose des files de signatures avec tous les points (x,y) capturés à une fréquence donnée et y compris la pression , avec 5 files de signature par signataires, comment entrainer le perceptron a reconnaitre les signatures ?
une idée un conseil ?
Merci
cs_Patrice99
Messages postés1221Date d'inscriptionjeudi 23 août 2001StatutMembreDernière intervention 9 septembre 2018 31 janv. 2004 à 09:39
J'ai remis le .zip ici et j'ai corrigé les liens avec les nouveaux ID des sources, qui ont changés avec la mise à jour de VBFrance.
cs_Patrice99
Messages postés1221Date d'inscriptionjeudi 23 août 2001StatutMembreDernière intervention 9 septembre 2018 31 janv. 2004 à 09:37
J'ai remis le .zip ici et j'ai corrigé les liens avec les nouveaux ID des sources, qui ont changés avec la mise à jour de VBFrance.
cs_Patrice99
Messages postés1221Date d'inscriptionjeudi 23 août 2001StatutMembreDernière intervention 9 septembre 2018 10 janv. 2003 à 09:54
cs_Patrice99
Messages postés1221Date d'inscriptionjeudi 23 août 2001StatutMembreDernière intervention 9 septembre 2018 30 mai 2002 à 09:36
Attention au changement de la fonction d'activation : dans les fonctions rCalculerErreurSortie et RetropropagerErreur, on utilise la dérivée de la fonction d'activation sigmoïde :
m_aCouches(m_prm.iNbCouches - 1).aNeurones(i).rErreur = m_prm.rGainSignal * rSignal * (1 - rSignal) * rDelta
et
m_aCouches(i).aNeurones(j).rErreur = m_prm.rGainSignal * rSignal * (1! - rSignal) * rErreur
Il faut dont également modifier ces deux fonctions si on change la fonction d'activation. Le problème, c'est que les fonctions à seuil ne sont pas dérivables, certains proposent des astuces pour palier à cela, mais en tout cas, il faut faire attention à ce point si on veut que l'apprentissage se passe bien (ce qui veut dire que l'on peut faire en sorte que le RN marche mieux). Par ailleurs, d'autres algos utilisent un biais afin d'améliorer l'apprentissage (pour éviter que la sortie des neurones reste bloquée à zéro), cet algo ne tient pas compte du biais pour le moment.
cs_Patrice99
Messages postés1221Date d'inscriptionjeudi 23 août 2001StatutMembreDernière intervention 9 septembre 2018 1 avril 2002 à 11:44
Jete un oeil ici, il y a une breve explication
www.vbfrance.com/article.asp?Val=2878
Benj1105
Messages postés103Date d'inscriptionsamedi 23 mars 2002StatutMembreDernière intervention 2 mars 2004 1 avril 2002 à 11:18
Hum... comme je suis complètement nul (;-)) je sais pas ce que c' est un Réseau de neurones quelqu' un pourrait me l' expliquer ?
2 oct. 2009 à 07:37
j'aimerai bien essayer ce code pour essayer de discriminer des signatures,
je dispose des files de signatures avec tous les points (x,y) capturés à une fréquence donnée et y compris la pression , avec 5 files de signature par signataires, comment entrainer le perceptron a reconnaitre les signatures ?
une idée un conseil ?
Merci
31 janv. 2004 à 09:39
31 janv. 2004 à 09:37
10 janv. 2003 à 09:54
IA : RN : VBPerceptron : le code le + simple possible en VB6 & VB .Net
http://www.vbfrance.com/article.aspx?Val=7015
30 mai 2002 à 09:36
m_aCouches(m_prm.iNbCouches - 1).aNeurones(i).rErreur = m_prm.rGainSignal * rSignal * (1 - rSignal) * rDelta
et
m_aCouches(i).aNeurones(j).rErreur = m_prm.rGainSignal * rSignal * (1! - rSignal) * rErreur
Il faut dont également modifier ces deux fonctions si on change la fonction d'activation. Le problème, c'est que les fonctions à seuil ne sont pas dérivables, certains proposent des astuces pour palier à cela, mais en tout cas, il faut faire attention à ce point si on veut que l'apprentissage se passe bien (ce qui veut dire que l'on peut faire en sorte que le RN marche mieux). Par ailleurs, d'autres algos utilisent un biais afin d'améliorer l'apprentissage (pour éviter que la sortie des neurones reste bloquée à zéro), cet algo ne tient pas compte du biais pour le moment.
1 avril 2002 à 11:44
www.vbfrance.com/article.asp?Val=2878
1 avril 2002 à 11:18