Download or read book Les r seaux de neurones written by Pierre Borne and published by Editions OPHRYS. This book was released on 2007 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book R seaux de neurones biologiques et artificiels written by Martial Mermillod and published by De Boeck Superieur. This book was released on 2016-04-18 with total page 139 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Les r seaux de neurones artificiels et leurs applications en imagerie et en vision par ordinateur written by Richard Lepage and published by Montréal : École de technologie supérieure. This book was released on 2003 with total page 446 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book tude sur la r alisation des r seaux de neurones artificiels written by Jean-François Crespo and published by . This book was released on 1994 with total page 330 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Comprendre les r seaux de neurones artificiels Concepts et exemples written by Madjid KHICHANE and published by . This book was released on 2023 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book L approche multimod le et les r seaux de neurones artificiels written by Samia Talmoudi and published by Presses Academiques Francophones. This book was released on 2015-09-24 with total page 168 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'approche multimodele est capable d'apprehender le comportement d'un systeme complexe par un ensemble de modeles locaux simples, caracterisant le fonctionnement du systeme dans ces differentes zones de fonctionnement. A chaque modele est affecte un coefficient appele validite ou pertinence. Ces validites sont exploitees pour la fusion des modeles de la base dont le but de la determination du modele global multimodele. dans ce travail, on a propose une nouvelle approche de generation systematique d'une base de modeles par exploitation des reseaux de Kohonen. Cette nouvelle approche est capable de generer systematiquement le nombre, les structures et les parametres de modeles de la base, a partir uniquement, d'un fichier riche d'identification. Pour surmonter le probleme de calcul de validites de modeles, une nouvelle technique a ete proposee. Ce critere exploite les centres de classes obtenus dans la phase de determination de la base de modeles. La validation experimentale de la nouvelle approche de generation systematique d'une base de modeles et de la nouvelle technique de calcul de validites ont donne des resultats satisfaisants."
Download or read book Complex Valued Neural Networks with Multi Valued Neurons written by Igor Aizenberg and published by Springer. This book was released on 2011-06-24 with total page 273 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Complex-Valued Neural Networks have higher functionality, learn faster and generalize better than their real-valued counterparts. This book is devoted to the Multi-Valued Neuron (MVN) and MVN-based neural networks. It contains a comprehensive observation of MVN theory, its learning, and applications. MVN is a complex-valued neuron whose inputs and output are located on the unit circle. Its activation function is a function only of argument (phase) of the weighted sum. MVN derivative-free learning is based on the error-correction rule. A single MVN can learn those input/output mappings that are non-linearly separable in the real domain. Such classical non-linearly separable problems as XOR and Parity n are the simplest that can be learned by a single MVN. Another important advantage of MVN is a proper treatment of the phase information. These properties of MVN become even more remarkable when this neuron is used as a basic one in neural networks. The Multilayer Neural Network based on Multi-Valued Neurons (MLMVN) is an MVN-based feedforward neural network. Its backpropagation learning algorithm is derivative-free and based on the error-correction rule. It does not suffer from the local minima phenomenon. MLMVN outperforms many other machine learning techniques in terms of learning speed, network complexity and generalization capability when solving both benchmark and real-world classification and prediction problems. Another interesting application of MVN is its use as a basic neuron in multi-state associative memories. The book is addressed to those readers who develop theoretical fundamentals of neural networks and use neural networks for solving various real-world problems. It should also be very suitable for Ph.D. and graduate students pursuing their degrees in computational intelligence.
Download or read book R seaux de neurones artificiels written by Wulfram Gerstner (Physicien, Allemagne, Etats-Unis, Suisse) and published by . This book was released on 2004 with total page 163 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Les r seaux de neurones artificiels written by François Blayo and published by Presses Universitaires de France - PUF. This book was released on 1996-01-01 with total page 126 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Une présentation des éléments et des structures qui composent le système nerveux, suivie d'une présentation des traitements de l'information en informatique appelés réseaux de neurones, neuromimétique ou connexionnisme.
Download or read book Real Time Multi Chip Neural Network for Cognitive Systems written by Amir Zjajo and published by CRC Press. This book was released on 2022-09-01 with total page 265 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Simulation of brain neurons in real-time using biophysically-meaningful models is a pre-requisite for comprehensive understanding of how neurons process information and communicate with each other, in effect efficiently complementing in-vivo experiments. In spiking neural networks (SNNs), propagated information is not just encoded by the firing rate of each neuron in the network, as in artificial neural networks (ANNs), but, in addition, by amplitude, spike-train patterns, and the transfer rate. The high level of realism of SNNs and more significant computational and analytic capabilities in comparison with ANNs, however, limit the size of the realized networks. Consequently, the main challenge in building complex and biophysically-accurate SNNs is largely posed by the high computational and data transfer demands.Real-Time Multi-Chip Neural Network for Cognitive Systems presents novel real-time, reconfigurable, multi-chip SNN system architecture based on localized communication, which effectively reduces the communication cost to a linear growth. The system use double floating-point arithmetic for the most biologically accurate cell behavior simulation, and is flexible enough to offer an easy implementation of various neuron network topologies, cell communication schemes, as well as models and kinds of cells. The system offers a high run-time configurability, which reduces the need for resynthesizing the system. In addition, the simulator features configurable on- and off-chip communication latencies as well as neuron calculation latencies. All parts of the system are generated automatically based on the neuron interconnection scheme in use. The simulator allows exploration of different system configurations, e.g. the interconnection scheme between the neurons, the intracellular concentration of different chemical compounds (ions), which affect how action potentials are initiated and propagate.
Download or read book R seaux de neurones artificiels written by Wulfram Gerstner (Physicien, Allemagne, Etats-Unis, Suisse) and published by . This book was released on 2006 with total page 165 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Deep Learning en Action written by Josh Patterson and published by . This book was released on 2018 with total page 480 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Plongez au coeur du Deep Learning Ce livre a été écrit pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond). Il est la suite logique du titre "Le Machine learning avec Python" paru en février 2018. Le Deep Learning est une technologie nouvelle qui évolue très rapidement. Ce livre en présente les bases principales de cette technologie. Au coeur de celle-ci on trouve les réseaux de neurones profonds, permettant de modéliser tous types de données et les réseaux de convolution, capables de traiter des images. Et enfin, cette technologie de plus en plus utilisée dans les applications d'intelligence artificielle introduit le notion de Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet d'optimiser les prises de décision par exemple pour le fonctionnement d'un robot. Au programme : La génèse du Deep Learning Les résaux de neuronnes Les bases des réseaux de type Deep learning L'architecture réseau Créer un réseau type Adapter le réseau à des besoins propres Les architectures spécifiques La vectorisation Le Deep Learning et DL4J sur Spark Au coeur de l'intelligence artificielle RL4J et Reinforcement Learning.
Download or read book Les R seaux de Neurones dans les Syst mes Pile Combustible written by Mustapha Hatti and published by Editions Universitaires Europeennes. This book was released on 2012 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de ce livre est de mettre en exergue l'application des methodes heuristiques en particulier les reseaux de neurones artificiels dans un systeme electro-energetique statique incluant une pile a combustible de type PEMFC (Proton Exchange Membrane Fuel Cells). Les systemes a Intelligence Artificielle ont pour but d'aider a resoudre un probleme pose par des utilisateurs, ici on privilegie la seconde approche qui mene donc a la definition et l'etude de reseaux de neurones formels qui sont des reseaux complexes d'unites de calcul elementaire interconnectees. Dans un premier temps, les reseaux de neurones sont utilises pour retrouver les caracteristiques electriques de la pile a combustible qui est un moyen electrochimique pour produire de l'electricite a partir de l'hydrogene et de l'oxygene sans intermediaires. Ensuite, une strategie de controle de la puissance (active et reactive) demontrant les avantages exceptionnels et insoupconnes de l'application des methodes neuronales est proposee pour un systeme destine a l'alimentation d'une residence. Ce travail a fait l'objet de plusieurs publications largement citees. www.musthatti.webs.com
Download or read book Apprentissage Automatique written by Source Wikipedia and published by University-Press.org. This book was released on 2013-09 with total page 58 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce contenu est une compilation d'articles de l'encyclopedie libre Wikipedia. Pages: 57. Chapitres: Reseau de neurones artificiels, Machine a vecteurs de support, Arbre de decision, Classification naive bayesienne, Inference bayesienne, Classification sous contrainte, Theoreme de Cox-Jaynes, Algorithme esperance-maximisation, Weka, Carte auto adaptative, Espace de versions, Apprentissage par renforcement, Algorithme de fouille de flots de donnees, Modele de Markov cache, Modele de melanges gaussiens, Methode de l'entropie croisee, Retropropagation du gradient, Perceptron, Derive conceptuelle, Classifieur lineaire, Dimension VC, Reseau bayesien, Partitionnement de donnees, Recherche des plus proches voisins, Analyse semantique latente probabiliste, Kernel trick, Classification automatique, Perceptron multicouche, Algorithme ID3, Apprentissage supervise, Analyse de concepts formels, AdaBoost, Theorie de Vapnik-Chervonenkis, Boosting, Apprentissage non-supervise, Chamilo, Ray Solomonoff, Algorithme C4.5, Fleau de la dimension, Apprentissage semi-supervise, Combinaison convexe, Foret d'arbres decisionnels, Methode des k plus proches voisins, Principe d'entropie maximale, QUEST, Algorithme CART, Probit, Algorithme de Baum-Welch. Extrait: Un reseau de neurones artificiels est un modele de calcul dont la conception est tres schematiquement inspiree du fonctionnement des neurones biologiques.Les reseaux de neurones sont generalement optimises par des methodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayesiens. Ils sont places d'une part dans la famille des applications statistiques, qu'ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes permettant de generer des classifications rapides (reseaux de Kohonen en particulier), et d'autre part dans la famille des methodes de l'intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mecanisme perceptif independant des idees propres de l'implementeur, et...
Download or read book Cybern tique des r seaux neuronaux written by Alain Faure and published by Hermes Science Publications. This book was released on 1998 with total page 245 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cybernétique des réseaux neuronaux traite d'un concept d'actualité, celui du réseau de neurones artificiels, bien adapté au traitement de l'information et des signaux. Les travaux théoriques consacrés à ces structures se développent d'une manière fulgurante depuis quelques années. L'établissement récent de modèles fondamentaux de réseaux et l'élaboration d'algorithmes assurant leur apprentissage et leur utilisation ont entraîné de nombreuses applications. Ces dernières concernent, par exemple, la reconnaissance et la classification automatique dans le domaine de l'écrit et de la parole, la prédiction de tendances boursières, la commande de processus comme le pilotage d'un aéronef ou la conduite automatique d'un véhicule... Il est apparu intéressant de présenter dans cet ouvrage les aspects les plus importants de ce domaine : les propriétés essentielles du neurone biologique, le comportement, notamment dynamique, d'assemblées de neurones. L'olfaction et la vision sont examinées ainsi que la réalisation artificielle d'aspects particuliers de ces fonctions. Après la description des principaux modèles de réseaux, sont développées des applications à caractère plus industriel, telles que l'identification et la commande. Cet ouvrage s'adresse tant aux étudiants qu'aux chercheurs et ingénieurs souhaitant actualiser leurs connaissances pour appréhender ou concevoir de nouvelles applications dans ce domaine.
Download or read book Puissance de calcul des reseaux de neurones artificiels written by Pascal Koiran and published by . This book was released on 1993 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Neural Network Models written by Philippe de Wilde and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 1997-05-30 with total page 76 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Providing an in-depth treatment of neural network models, this volume explains and proves the main results in a clear and accessible way. It presents the essential principles of nonlinear dynamics as derived from neurobiology, and investigates the stability, convergence behaviour and capacity of networks.
