Entraînement d'un réseau de neurones MLP par la Méthode BFGS
| dc.contributor.author | Nedjaoume, Sabah | |
| dc.date.accessioned | 2019-01-17T09:11:30Z | |
| dc.date.available | 2019-01-17T09:11:30Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.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. | ar |
| dc.description.sponsorship | Ourzifi Ouarda | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/8105 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Université Larbi Ben M'hidi | ar |
| dc.title | Entraînement d'un réseau de neurones MLP par la Méthode BFGS | ar |
| dc.type | Other | ar |