Entraînement d'un réseau de neurones MLP par la Méthode BFGS
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Date
2016
Authors
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Publisher
Université Larbi Ben M'hidi
Abstract
Le Cerveau humain est un appareil de calcul très complexe qui reste inaccessible. Sa grande
capacité de penser, de mémoriser et de résoudre les problèmes a inspiré les scientifiques, qui
ont essayé de modéliser son fonctionnement durant ces opérations. C’est ainsi, qu’un groupe
de chercheurs a crée un modèle de calcul, qui tend à imiter le cerveau humain. Ce qui a
introduit l’étude du calcul neuronal (réseaux de neurones).
Un réseau de neurone c’est la structure d’interconnexion des neurones.la façon
d’interconnection appeler la topologie.a partir de cette topologie en distigue deux classe
réseaux statique et réseaux dynamiques.parmi les type des réseaux statique le MLP et le type
plus utilisé , Pour l’apprentissage supervisé des réseaux on peut appliquer les méthodes
d’apprentissage de premier ou de deuxième ordre basées sur le calcul du gradient (méthode de
Newton,Quasi –Newton......).Les réseaux de neurones sont exploités sous forme de circuit
intégré, et qui sont utilisés dans des domaines très variés, citons à titre d’exemple, la
reconnaissance de forme, les problèmes d’optimisation, la prédiction, l’évaluation et le
contrôle.