Extraction d'invariants et prise en compte de la variabilité dans les réseaux de neurones artificiels

Frédéric Alexandre 1
1 CORTEX - Neuromimetic intelligence
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Le connexionnisme a pour but l'étude et le développement de modèles informatiques de réseaux de neurones artificiels (RNA) que nous présenterons ici. Nous montrerons que ces modèles permettent de réaliser des opérations intéressantes de traitement statistique de l'information pouvant participer à des fonctions de décision et nous discuterons le lien entre ces opérations et l'extraction d'invariants. Nous verrons par ailleurs pourquoi ces modèles sont souvent associés à des propriétés de robustesse, dans la mesure où ils offrent encore de bonnes performances même dans des situations où l'information à traiter est dégradée ou incomplète ainsi que dans le cas où on leur demande d'effectuer une décision par généralisation, à partir d'un ensemble restreint de cas similaires. Nous nous demanderons s'il s'agit ici d'une définition satisfaisante de la variabilité.
Type de document :
Chapitre d'ouvrage
J. Lautrey. Invariants et variabilité dans les sciences cognitives, Éditions de la Maison des sciences de l'homme, 10 p, 2002, Cognitique
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : vendredi 18 mai 2007 - 15:22:56
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:48

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  • HAL Id : inria-00147556, version 1

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Citation

Frédéric Alexandre. Extraction d'invariants et prise en compte de la variabilité dans les réseaux de neurones artificiels. J. Lautrey. Invariants et variabilité dans les sciences cognitives, Éditions de la Maison des sciences de l'homme, 10 p, 2002, Cognitique. 〈inria-00147556〉

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