Réseaux neuronaux

[lapras]

Bonjour, je ne sais dans quelle partie du forum placer ce message, étant donné qu'il porte sur les mathématiques, la biologie, l'informatique, l'algorithmie.
je le poste donc dans le forum physique :marteau:
Je voudrais savoir si quelqun avait déja appris a construire des réseaux de neurones informatiques.
En fait j'en ai fait il y a un an, et j'ai arrêté à cause de soucis de compréhensions.
Quelqun en aurait -il déja fait ou connaitrait quelqun de son entourage qui en aurait fait ?
je cherche à simuler le cerveau d'une fourmi.
Pour y arriver j'ai du passer par des exemples "simples :triste: " : reconnaissance de visages, de texte...
Mais je n'ai pas réussi non plus...
j'ai étudié la théorie de kohonen : Kohonen site

merci d'une aide éventuelle, je sais que les réseaux de neurones ne sont pas tres courament utilisés (malheureusement !)
Bye

[Dominique Lefebvre]

Bonjour, je ne sais dans quelle partie du forum placer ce message, étant donné qu'il porte sur les mathématiques, la biologie, l'informatique, l'algorithmie.
je le poste donc dans le forum physique :marteau:

C'est pas idiot! les physiciens s'en servent couramment! Par exemple, je me sert des NN (Neural Network, petit nom english du machin) pour recherche des patterns (des forms qui se répètent) dans des séries de mesures trop volumineuses et trop bruitées pour utiliser une autre méthode.

Je voudrais savoir si quelqun avait déja appris a construire des réseaux de neurones informatiques.
En fait j'en ai fait il y a un an, et j'ai arrêté à cause de soucis de compréhensions.
Quelqun en aurait -il déja fait ou connaitrait quelqun de son entourage qui en aurait fait ?

Tu apprends cela dans toute bonne école de physique et/ou d'informatique industrielle ou scientifique.

je cherche à simuler le cerveau d'une fourmi.
Pour y arriver j'ai du passer par des exemples "simples :triste: " : reconnaissance de visages, de texte...
Mais je n'ai pas réussi non plus...

Tu m'étonnes ! La reconnaissance d'un visage n'est déjà pas simple! En ce moment, je travaille sur un système dont une partie consiste à repérer une classe d'objets dans une séquence d'images temps réel en fonction de ses caractéristiques dynamiques. J'ai évidement pensé aux NN : et bien c'est loin d'être évident!
La reconnaissance de formes n'est pas un exemple simple!

j'ai étudié la théorie de kohonen : [url="http://kohonen.perso.orange.fr/"]Kohonen site[/url]

merci d'une aide éventuelle, je sais que les réseaux de neurones ne sont pas tres courament utilisés (malheureusement !)
Bye

Si, si, ils sont très utilisés. Simplement, on n'en parle pas beaucoup!

Je sais que tu aimes lire! Tu trouveras sur Amazon un excellent bouquin (en anglais ...) qui présente les NN avec des programmes exemples en C++. Il s'appelle Object-Oriented Neural Networks in C++ de Joey Rogers.
En français, tu peux lire "Réseaux neuronaux" de P.Bourret, qui est une bonne introduction mais assez théorique.

En passant, les machines de Kohonen ne sont pas les mieux adaptées pour la reconnaissance de formes

[lapras]

Salut,
merci pour les noms des bouquins, je pense que je vais me pencher vers celui en français (malheureusement je ne suis pas bilingue et je pense que même en français ça doit être assez compliqué).
Tu aurais des choses simples à réaliser avec des NN pour que je m'entraîne ?
Quels types de réseaux neuronaux sont plutôt pratiques pour faire un OCR ?(reconnaissance de texte)


bye

[entropik]

Bonsoir,
Tiens c'est intéressant ça. Donc un NN est un algorithme qui tente de reproduire les méchanismes du cerveau pour résoudre des problèmes physiques? On dirait que cela sert à découvrir une régularité là où les informations sont trop nombreuses et/ou trop désordonnées pour que les méthodes classiques fonctionnent. Cela me fait penser à la théorie du chaos. Ne s'en sert-on pas dans le cadre de cette théorie?

[Dominique Lefebvre]

Bonsoir,
Tiens c'est intéressant ça. Donc un NN est un algorithme qui tente de reproduire les méchanismes du cerveau pour résoudre des problèmes physiques?

Restons modeste! Un réseau de neurones reproduit le comportement d'un ou de plusieurs neurones connectés en couches (pour certains modèles). Il ne s'agit pas de reproduire les mécanismes du cerveau, qu'on ignore d'ailleurs dans une large mesure! Et même pour ce qui est du comportement d'un neurone, c'est quand même très simpliste (sommation des signaux d'entrée et seuillage en sigmoïde pour les neurones classiques).

On ne se sert pas des NN pour résoudre des problèmes de physique, mais plutôt pour traiter des données, par exemple reconnaitre une forme particulière dans une masse de données (un véhicule dans une image, une forme de courbe dans une série de mesures, un évèment dans une liste, etc...)

On dirait que cela sert à découvrir une régularité là où les informations sont trop nombreuses et/ou trop désordonnées pour que les méthodes classiques fonctionnent.

Le terme "régularité" est ambigüe, il s'agit plutôt de reconnaitre une forme dans une masse de données, formeque l'on au préalable apprise au réseau

Cela me fait penser à la théorie du chaos. Ne s'en sert-on pas dans le cadre de cette théorie?

Si l'on considère l'évolution d'un NN dans le temps, on peut effectivement appliquer la théorie des systèmes dynamiques aux NN et trouver des comportements chaotiques à certains NN. Mais la dynamique des systèmes non linéaire est très différente du corpus théorique des NN.
Ce corpus utilise des outils différents selon que les types de NN. Si ça t'intéresse, cherche sur le net avec comme clé: perceptron, machine de Hopfield, machine de Boltzmann, pour les plus connus.

[Cherif88]

Bonjour je travail sur les modèles de réseaux de neurones. j'utilise le perceptron multicouches si quelqu'un peut m'aider