Exemple d'un réseau de neurones calcule la fonction 'ou exclusif' (xor)
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Description
ce petit source est codé sous le langage C++Builder 6 a fin de réalisé la fonction logique XOR , le réseau utilisé est composé de 4 neurones : 2 pour la couche d?entrée et 1 neurone pour une couche caché et 1 neurone pour la couche de sortie il utilise pour l?apprentissage l?algorithme de rétro-propagation .
Codes Sources
- ..
- conception
- images
- del obj_tds.bat
- RNA_Xor_RP.bpr
- RNA_Xor_RP.cpp
- RNA_Xor_RP.obj
- RNA_Xor_RP.res
- RNA_Xor_RP.tds
- RNA_Xor_RP.~bpr
- RNA_Xor_RP.~cpp
- Unit1.cpp
- Unit1.ddp
- Unit1.dfm
- Unit1.h
- Unit1.obj
- Unit1.~cpp
- Unit1.~ddp
- Unit1.~dfm
- Unit1.~h
- Unit2.cpp
- Unit2.ddp
- Unit2.dfm
- Unit2.h
- Unit2.obj
- Unit2.~cpp
- Unit2.~ddp
- Unit2.~dfm
- Unit2.~h
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Mustepha_08>
[Erreur ligne 8 ]: Undefined symbol 'OBP'
Il est impossible de faire l'apprentissage avec un temps réel surtout si la taille du réseaux est grande, il y a des problèmes où le temps de l'apprentissage coûte des heurs mêmes des jours !! . L'apprentissage c'est la correction automatique des poids c- a- d que pendant la phase de l'apprentissage les poids changés alors pour quoi tu dis type apprentissage :?poids fixé??!!.
{ initialisation c'est bon pour une simple presentation et validation d'un probleme de type XOR;
pour toi et les autres faire
{ essayer de faire l'apprentissage avec un temps trés reduits
si vous pouvez; /*pour quoi pas temps reel*/
question donner exatement le temps de calcul;
selon type apprentissage: case OBP: les resultats;
case poids fixés : les resultats;
}
comparer SVP les resultats;
returne a la prochaine;
/* bonne connexion*/
}
Jocky,pour koi tous ces calcules ???? dan cpp il suffit de metre A^B !!!!!!!!
KAOUTER : fait un petit recherche sur internet avec les mots clé suivants : l'algorithme de rétro-propagation, réseaux de neurones, apprantissage.
j'ai pas copmris l'algorithme de rétro_propagation comment il est fonctionne ?
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