Présentation

Les réseaux Neuronaux
Seguin Jérôme Ingénieurs 2000
Novembre 2001
Pourquoi cet exposé ?
-Entre dans le cadre du projet « Moteur de recherche »
-Les réseaux neuronaux représente un système d’apprentissage, de
classification et de recherche de l’information
-Culture générale montrant l’avancement de la recherche scientifique
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Plan
I.
Historique
II. Origine: études des neurones biologiques
III. La modélisation neuronale informatique
I.
L’objectif
II. Le neurone
III. Réseaux Neuronaux
IV. Un algorithme
V. Application au moteur de recherche
VI. Les domaines d’application
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Historique
Basé sur la recherche biologique
Prend un essor réel dans les années 60.
S’oppose à la communauté IA traditionnelle
Quelques dates importantes:
-1943: W.MCCulloch et W.Pitts prouvent que la pensée est un
ensemble de mécanismes matériels et logiques semblable à une
machine de Turing.
-1958: F.Rosenblatt développe le modèle du Perceptron: Premier type
de réseau neuronal capable d’apprendre par expérience.
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Historique (suite)
Aujourd’hui les réseaux neuronaux sont en cours de
conception dans de nombreux domaines.
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Origine de l’étude des neurones
biologiques (humains)
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La modélisation neuronale informatique: L’objectif
-Simuler les capacités et le mode de fonctionnement du cerveau
humain afin d’optimiser les processus de nombreux domaines
-Implémenter un mécanisme d’auto apprentissage de l’information
-Classification automatique et optimale de l’information (non centralisée
et partiellement redondante)
-recherche intuitive et rapide de l’information
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La modélisation neuronale informatique: Le neurone
Il existe plusieurs types de neurones avec une ou plusieurs sorties.
-Fonction somme (activité):
Elle somme les inputs qu’elle
reçoit en les pondérant par des
poids.
-Fonction de transfert:
Fonction qui permet de
déterminer la valeur de
chaque sortie du neurone en
fonction de l’activité.
Notons
qu’il existe plusieurs lois d’apprentissage selon le
-Fonction d’activation: Chaque neurone évalue le poids pertinent de
voulu.
chacune de ses inputs enrésultat
fonction des
inputs reçus=>algorithme
d’apprentissage
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La modélisation neuronale informatique: Réseaux neuronaux
Il existe plusieurs types de
réseaux:
1 –Le perceptron (réseaux
à couche)
2 –Kohonen
3 -Hopfield
4 –…
La qualité de restitution de l’information dépend selon le type
de données à stocker:
-Du nombre de neurones
-Des types d’interconnexion
-De l’algorithme d’apprentissage
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Un algorithme
-Données: 3 documents, 2 mots (toto,tutu)
-Réseau neuronal: à 2 neurones
-Fonction de transfert: y=0 pour x<=1
y=x pour 1<x<3
Y=3 pour x>3
-Loi d’apprentissage (HEB): poidsN+1= poidsN +
coefpropor*sortie*entrée
-Critère d’arrêt: Somme des (poidsN+1)-(poidsN) pour
chaque entrée <0.4
-Loi d’intéraction: Winner Takes All
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Application au moteur de recherche
-Des études sont en cours, aucun moteur encore réalisé jusqu’à ce
jour.
-Le type de réseau à mettre en place s’apparenterait à un réseau à
couches.
-Pour l’apprentissage on fourni en entrée des documents liés à des
sites, définis par les mots qui les constituent.
-Pour rechercher les sites qui nous intéressent on fourni en entrée du
réseau les mots de notre requête.
-Chaque neurone de sortie représentera un site. On indiquera à
l’utilisateur les sites dont les neurones de sorties atteignent un certain
seuil.
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Les autres domaines d’application
-Marketing: Analyse des comportements consommateurs
-Météorologie: Prévision du temps
-Géologie
-Classification et reconstitution d’image
-Data Mining: recherche d’informations à travers les bases de données
entreprises (regroupe tous les domaines précédents).
-Modélisation et recherche d’informations sur Internet
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