Discuter:Réseau de neurones

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Sommaire

[modifier] Classes de fonction

Dans la rubrique classe de problèmes, les résultats sont tirés de "Machine Learning" de Tom M. Mitchell Julisube

[modifier] Référence ?

"par exemple pour la classification d'espèce animale par espèce étant donnée une analyse ADN"

Est-il possible d'avoir un lien sur ce sujet ? La classification manuelle semble dans ce cas précis tellement plus adéquate... François-Dominique 3 sep 2004 à 05:32 (CEST)

Plutôt une classification automatique par les méthodes d'agrégation classiques, non ? 81.64.199.69 26 juillet 2005 à 07:28 (CEST)

[modifier] Coquille potentielle

Il est écrit: "classification en domaines connexes (c’est-à-dire tels que si des points A et B font partie du domaine, alors tout le segment AB en fait partie aussi)".

Pour moi il est question de convexité et non de connexité. Gloumouth1 9 jun 2005 à 18:33 (CEST)

Pas de réaction? Bon. J'effectue la modification connexe --> convexe. Gloumouth1 13 jun 2005 à 16:35 (CEST)
J'approuve la modif :) Par contre, je trouve que l'explication est trop restrictive, les réseaux de neurones peuvent très bien traiter des domaines non-convexes grâce à des couches cachées. Dake 3 jul 2005 à 21:54 (CEST)

[modifier] Coquille

Les réseaux de neurones ont par la suite connu un essor considérable, et ont fait partie des premiers systèmes à bénéficier de l’éclairage de la théorie de la régularisation statistique (et pas parti)

je viens de le corriger, mais à l'avenir n'hesite pas à le corriger toi-même... c'est ça le wiki --Serenityping 31 janvier 2006 à 09:54 (CET)

Dans l'article: «Plus précisément, le neurone reçoit en entrée les signaux provenant des autres par des synapses, et émet en sortie une information par son axone.»

Je pense qu'un neurone reçoit des signaux par sa dendrite.

[modifier] évaluation de la puissance de calcul du cerveau

Ce paragraphe, c'est n'importe quoi. les chiffres sont faux et la méthode de calcul aussi. Je la ré-écris.
Camion 29 août 2006 à 09:26 (CEST)

Peut-être, mais je trouve votre ré-écriture tout aussi approximative. D'ailleurs, je serais pour la suppression pure et simple de ce passage, dont la valeur encyclopédique n'est pas évidente.
--Gloumouth1 29 août 2006 à 12:31 (CEST)
Groumpf. qu'est-ce qu'elle a d'approximatif mon écriture... Le fond ou la forme ? Si c'est le fond, critiquez mon cher, dites moi ce qui ne vous convient pas. Si c'est sur la forme, ne vous génez par pour reformuler. Si c'est sur la pertinence en rapport avec l'article, n'hésitez pas à déplacer vers un autre article. Mais si c'est pour supprimer le travail d'un autre contributeur, qui est tout a fait susceptible d'intéresser un lecteur, alors vous y allez un peu fort de café. C'est très énervant cette arrogance qui conduit certains à dire : "Si ça ne m'intéresse pas, ça n'est pas intéressant et ça n'intéresse personne d'autre.". Si j'ai corrigé cette partie d'article, c'est peut-être parce que c'est un sujet qu'il m'aurait intéressé de trouver dans une encyclopédie, non ?
Je suis un peu aggacé par ces gens qui qui quand ça ne leur convient pas veulent virer plutôt qu'améliorer. Où est le travail coopératif ?
Camion 29 août 2006 à 13:44 (CEST)
Effectivement, mon intervention était un peu arrogante, et je vous prie de m'en excuser. Je vais essayer d'être plus constructif, malgré le peu de temps dont je dispose. Pour répondre à votre question, je parlais de la forme et du fond. Discutons tout d'abord du plus important: le fond. Ce type de calcul n'est pas dépourvu d'intérêt, mais il me semble assez douteux. Ou en tout cas assez douteux pour être sourcé. Qu'en pensez-vous?
--Gloumouth1 29 août 2006 à 16:56 (CEST)
Je lis régulièrement le terme sourcé, mais je ne suis pas sûr de ce qu'il représente. S'il s'agit de trouver des sources dans la litérature, je n'en connais pas. Je sais qu'il existe différentes estimations, basées sur de méthodes différentes, et avec des résultats différents. Personnellement, je me base uniquement sur mes propres compétence en informatique, en neurophysiologie et en neuroanatomie. Sinon, ce calcul, est bien sûr une évaluation pour fixer un ordre de grandeur. C'est la raison pour laquelle je propose un facteur d'erreur aussi grand. Qu'est-ce qui vous parait douteux dans le calcul ? (Ne perdons pas de vue que ce calcul ne cherche pas à être précis)
Camion 3 septembre 2006 à 16:08 (CEST)
"Comme, de plus, les chiffres cités sont probablement extrêmement variables en fonction du niveau d'éducation de la personne, il faut compter un niveau d'incertitude important autour de cette valeur"
Je ne pense pas que le niveau d'éducation ait quoi que ce soit à voir la dedans...
Peut-être quelques facteurs génétiques, et encore...
Mais en meme temps je n'y connais rien, je me trompe peut-être.
Islington 19 février 2007 à 10:08 (CEST)

[modifier] Nestor

Bonjour,

En 1989, j'ai étudié les technologies neuromimétiques sur le logiciel "NESTOR" développé par Leon COOPER (le Nobel). Mes condisciples de SUPTELECOM on effectivement développé la reconnaissance du code postal avec "NESTOR et "BACKPROP", il ne faut pas oublier que le décodage du génome humain a aussi été facilité par cette technologie (c'était des chercheurs de Marseille). MKS.

[modifier] Comparaison avec le cerveau humain - Apprentissage non supervisé

Tout d'abord merci pour l'écriture de cet article vraiment très intéressant. J'aurai cependant quelques suggestions :

Concernant la comparaison avec le cerveau humain :

Je trouve très troublante l'idée de comparer la "puissance de calcul" du cerveau humain avec celle d'un réseau de neurones formels.

Cette comparaison impliquerait que le neurone formel soit équivalent à un neurone biologique. Or le neurone formel n'est qu'une modélisation mathématique à partir de ce que l'on connait du neurone biologique aujourd'hui.

On pourrait croire que la seule limite à la réalisation d'un réseau "type cerveau humain" serait la puissance de calcul des ordinateurs... La nature n'a donc plus de secrets pour nous ? Soyons clair, on ne connait rien ( ou presque ) du cerveau humain ! On en découvre tous les jours ! Par exemple, il y a encore quelques années on pensait que le capital neuronal ne faisait que diminuer au cours de la vie alors qu'on sait depuis peu que des cellules souches se spécialisent en neurones, renouvellant ce capital !

A mon avis, le problème n'est pas dans les chiffres donnés mais dans la comparaison elle-même.

Ce qui est intéressant en revanche c'est le nombre de neurones et de connections qu'il y a en moyenne dans un cerveau humain. (début du paragraphe)

Concernant les réseaux a apprentissage non supervisé :

L'apprentissage non supervisé n'impose pas que les neurones effectuent un calcul de norme. Il suffit que les activations des neurones soient comparables pour déterminer le(s) gagnant(s). En utilisant une fonction d'activation adéquate (sigmoide par exemple), un perceptron classique peut etre entrainé selon un apprentissage non supervisé.

Je ne me permets pas de corriger l'article, j'espère juste que ces suggestions pourront peut-être être utiles. Merci encore pour cet article. felipe 7 juillet 2007 à 11:01 (CEST)