RBF

Plan
•Les réseaux de neurones
–Historique
–Définitions
–Réseaux « usuels »
•Le réseau RBF
–Introduction
–Paramètres
•RBF et Mushroom
–Paramètres
–Algorithme
–Résultats
–Optimisations

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones
Historique (1)
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•1940 : Alan TURING : Machine de Turing
•1943 : Warren McCULLOCH & Walter PITTS (neurobiologistes
US) : Modèle de neurone.
•1948 : von Neuman : Les réseaux d’automates
•1949 : Donald HEBB : Hypothèse de l'efficacité synaptique, notion
de mémoire associative, premières règles d'apprentissage.
•1960 : Franck ROSENBLATT et Bernard WIDROW créent le
Perceptron et Adaline.
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Les réseaux de neurones
Historique (2)
•1969 : Marvin MINSKY et Seymour PAPERT : Analyse théorique
des capacités de calcul des réseaux à base de perceptrons. Mise en
évidence de fortes limitations.
•Stagnation des recherches sur les réseaux neuromimétiques :
Report des efforts sur l'Intelligence Artificielle.
•Années 1980 : Stephen GROSSBERG et Teuvo KOHONEN :
Découvrent de nouvelles voies : auto-organisation des réseaux et
processus d'adaptation. Renaissance du Connexionnisme.
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Les réseaux de neurones
Historique (3)
•John HOPFIELD : Analogies avec la Mécanique Statistique.
Comportement de systèmes constitués d'un grand nombre d'éléments
simples interagissant fortement. Application des nombreux résultats
de la physique théorique au connexionisme.
•Machine de BOLTZMANN et Perceptron Multi-Couches
(PMC) : Mécanismes d'apprentissage performants.
•Evolution des ordinateurs : simulation de modèles complexes.
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On est donc passé d’un point de vue biologique à
un point de vue mathématique et informatique.