Extraction d'invariants et prise en compte de la variabilité dans les réseaux de neurones artificiels - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Chapitre D'ouvrage Année : 2002

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

Frédéric Alexandre

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.
Fichier non déposé

Dates et versions

inria-00147556 , version 1 (18-05-2007)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00147556 , version 1

Citer

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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