L'intelligence artificielle : les réseaux de neurones

Résumé du document

Cours de statistiques et d'analyse de données portant sur une méthode utilisée en analyse discriminante : les réseaux de neurones. Cette méthode est de plus en plus utilisée pour étudier les faillites des entreprises.

Extraits

[...] Les Réseaux de neurones Plan Introduction Réseaux sans couches cachées Réseaux avec des couches cachées Algorithme de propagation-arrière Réseaux de Hopfield Introduction Les réseaux de neurones permettent de simuler l'activité du cerveau humain Des tâches comme la reconnaissance de visages humains est accomplit facilement par un humain mais devient très difficile pour les ordinateurs conventionnels Le cerveau humain est composé de cellules nerveuses (neurones) organisées de façon à travailler en parallèle sur le même problème Introduction Un neurone est constitué d'un corps cellulaire, de dendrites qui reçoivent les signaux en entrée et d'axones qui émettent les signaux en sortie Les dendrites reçoivent des signaux des organes sensoriels (yeux, oreilles) ou d'axones d'autres neurones Les axones émettent des signaux à des organes comme les muscles ou aux dendrites d'autres neuronnes Introduction Introduction Un neurone reçoit des signaux de plusieurs milliers de dendrites et émet au travers de centaines d'axo-nes Avec le haut niveau de redondance des connexions entre neurones, les performances du cerveau sont robustes Dans plusieurs régions du cortex cérébral, les neurones sont organisés en couches Un neurone reçoit généralement des signaux des neurones de la couche adjacente Introduction De plus, les signaux en entrée proviennent de neurones d'une petite région proche du neurone récepteur, et le patron d'interconnexion est similaire pour chaque neurone récepteur Les connexions entre les couches sont générale-ment dans une seule direction, partant du traite-ment bas-niveau (œil, oreille) jusqu'à un haut-niveau de raisonnement Introduction Premier modèle mathématique d'un neurone (McCulloch et Pitts) Les entrées sont définies par x xM. [...]

[...] Calcul d'une somme pondérée s en utilisant les poids w1, wM. [...]