Introduction
Réseau de neurones artificiel?
Abstraction du système nerveux humain
Traitement parallèle de l’information
Par opposition à un automate sériel comme un
ordinateur
Capacité d’apprentissage et d’adaptation
Principe de traitement très simples et identiques
pour tous les éléments
Mais comportement de groupe complexe!
Applications
Résolution de problèmes difficiles
Modélisation biologique
Réseau de neurones biologique
Quand un pigeon devient expert en art!
(Watanabe et al. 1995)
Experience :
Pigeon dans une boîte de Skinner
Exposition aux tableaux de deux artistes
(Chagall / Van Gogh)
Récompense pour bec à la vue d’un tableau de
l’un des artistes (e.g. Van Gogh)
Les pigeons utilisés ont pu distinguer Van
Gogh de Chagall avec 95% de précision
pour les tableaux d’entraînement
Précision de 85% pour les tableaux non vus
auparavant!
Mémoire oui, mais aussi
Identification de traits essentiels et/ou
généralisation
Pas d’usage apparent d’un processus réfléchi
Force majeure des réseaux de neurones!
(artificiels et biologiques)
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