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Elargir la recherche         Sur le même sujet :     Réseaux neuronaux (informatique) -- Thèses et écrits académiques.     Connexionnisme -- Thèses et écrits académiques     Apprentissage automatique -- Thèses et écrits académiques.     Intelligence artificielle -- Thèses et écrits académiques.     Parcourir le catalogue     par auteur:      Mokhtari , Myriam , 19..-....      Gelenbe , Erol , 1945-....      Université Paris Descartes , 1970-2019         Affichage MARC

Auteur :  Mokhtari , Myriam , 19..-.... Titre :  Réseau neuronal aléatoire : applications à l'apprentissage et à la reconnaissance d'images , Myriam Mokhtari ; sous la direction de Erol Gelenbe Editeur :  1994 Description :  1 vol. (184 p.) : ill. en noir et blanc ; 30 cm Notes :  Bibliogr. p. 164-171 Publication autorisée Thèse de doctorat Informatique Paris 5 1994 Le réseau neuronal aléatoire (rna) est un nouveau modèle introduit par Gelenbe en 1989. Il représente l'état d'un réseau markovien dans lequel circulent des signaux positifs et négatifs. Gelenbe a montré que la distribution stationnaire de l'état du réseau constituée par le potentiel à l'entrée de chaque neurone est égale au produit des probabilités marginales de l'état de chaque neurone. L'algorithme d'apprentissage supervisé pour le rna proposé par Gelenbe en 1992 présente l'intérêt de s'appliquer à des réseaux récurrents. L'objectif de cette thèse est d'étudier le rna en tant que mémoire auto-associative. L'apprentissage des exemples consiste à calculer les poids des connexions et aussi des autres paramètres du rna. Il peut être hebbien ou supervisé. Selon chacun d'entre eux, différentes méthodes propres au rna sont proposées par l'auteur pour la détermination des paramètres du réseau. De même, pour la reconnaissance d'exemples bruites, l'auteur introduit plusieurs méthodes de reconnaissance basées sur les caractéristiques du rna. Les simulations réalisées sur des images typées, chiffres digitalisés et exemples aléatoires montrent que le rna avec apprentissage hebbien peut être plus résistant au bruit que les modèles connexionnistes classiques, sous réserve que ses paramètres soient bien choisis. L'apprentissage supervisé appliqué au rna donne des résultats de reconnaissance similaires à ceux des modèles connexionnistes connus. Enfin, la plupart des résultats théoriques et extensions du modèle rna sont regroupés dans cette thèse. Cet ouvrage invite donc le lecteur à exploiter toutes les richesses du rna. Sujet :  Réseaux neuronaux (informatique) -- Thèses et écrits académiques. Connexionnisme -- Thèses et écrits académiques Apprentissage automatique -- Thèses et écrits académiques. Intelligence artificielle -- Thèses et écrits académiques.   Exemplaires Site Emplacement Cote Type de prêt Statut   Ensea Archives ARCH-GF-3720 Empruntable Disponible

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