Discussion:Réseau de neurones artificiels

message: je suis vraiment surpris de ce titre et du non accord entre "artificiel" et neurones. 
Dans ce titre, seul le neurone est artificiel et est un modèle plus ou moins simple de neurone. 
Le réseau quant à lui ne ne pas être caractérisé d'artificiel. 
Je propose donc de changer le titre de cette page en  : Réseau de neurones artificiels
--Beleys (d) 22 juin 2010 à 18:57 (CEST)
replies: text: Oui, bien sûr, je n'avais jamais remarqué l'erreur sur le titre, mais c'est clairement une erreur. Cordialement, Freewol (d) 23 juin 2010 à 11:37 (CEST)

text: J'ai fait la demande à un administrateur, qui a fait le renommage. Cordialement, Freewol (d) 26 juin 2010 à 13:12 (CEST)
thread_title:  Modification du titre 

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

text: N'est-ce pas là le temps qu'il faut à une personne de bonne culture pour achever ses études ? Je n'arrive pas à y voir d'autre sens. 89.224.147.179 (d) 28 août 2010 à 09:12 (CEST)
thread_title:  Référence ? 

message: 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)
replies: text: Pas de réaction? Bon. J'effectue la modification connexe --> convexe. Gloumouth1 13 jun 2005 à 16:35 (CEST)
replies: text:  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)
thread_title:  Coquille potentielle 

message: 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)
thread_title:  Coquille 

message: 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 ?
:Je ne vois pas le rapport. Il est toujours bon de fournir des ordres de grandeur de ce dont on parle. Si ont dit par exemple qu'un homme peut fournir 150W de puissance musculaire et un tracteur 20 kW, c'est toujours utile pour les situer l'un par rapport à l'autre, et on ne voit pas en quoi ça suggèrerait que l'homme "est" un tracteur. Ni que leurs méthodes de fonctionnement ont quoi que ce soit de commun. Il ne faut en aucun cas faire dire aux phrases davantage que ce qu'elles disent réellement. 89.224.147.179 (d) 28 août 2010 à 09:08 (CEST)
thread_title:  Comparaison avec le cerveau humain - Apprentissage non supervisé 

message: signale: 
: 
à propos du texte suivant
:
Il me semble qu'il n'y a pas de problème car les deux phrases ne m'apparaissent pas contradictoires: la première dit qu'il suffit d'un perceptron peut représenter les fonctions AND, OR, NAND, ou NOR mais pas pour XOR. Il dit ensuite que les autres fonctions booléennes, dont XOR,  peuvent être représentées par un réseau de perceptrons. Maintenant, je n'ai pas compétence pour confirmer si ces deux affirmations sont vraies dans l'absolu. HB (d) 16 février 2009 à 12:10 (CET)
replies: text: et tu as raison. Une référence rapide en ligne sur le xor: http://www.generation5.org/content/1999/perceptron.asp. Sylenius (d) 16 février 2009 à 13:37 (CET)
replies: text: autant pour moi, je n'avais pas vu la nuance, désolé. Vincent Aravantinos
En fait il est possible de représenter un XOR avec 1 seul neurone mais il faut alors lui donner une valeur supplémentaire indiquant l'apparition des 2 valeurs d'entrés en même temps (a.b). C'est ce qui ce passe quand l'on chaîne deux neurones l'un derrière l'autre. Le premier fait un AND avec les valeurs d'entrées et le second fait un OR avec les deux valeurs d'entrées et un NAND avec la sortie du premier neurone. Cela donne :
!((a.b).(a+b)) => (!a+!b)+(!a.!b) => a(+)b
si sur 1 seul neurone on donne 3 entrées dont c représente a.b on à :
!(c.(a+b)) => !c+(!a.!b) puis par substitution de c par sa valeur !(a.b)+(!a.!b) => (!a+!b)+(!a.!b) => a(+)b
d'ailleurs si on tape sur une calculatrice 3D f(x,y)=1/(1+exp(-x*y)) on obtient le tracé d'un carré quantique séparé par une fonction XOR.
exemple de topologie XOR avec un seul neurone ayant pour fonctions de seuil f(x)=1/(1+exp(-x))
  Entrées      poids  multiplications   somme            sortie
 biais = 1     - 10   -1O               -10+15a+15b-35c  f(somme) = a(+)b
 a     = a     + 15   a*15
 b     = b     + 15   b*15
 c     = a.b   - 35   c*(-35)
Ppignol (d) 6 mai 2012 à 12:53 (CEST)
thread_title:   Fonctions représentables par un perceptron 

message: "Le neurone formel est conçu comme un automate doté d'une fonction de transfert qui transforme ses entrées en sortie selon des règles précises"
Cette image n'induit-elle pas gravement en erreur ? La caractéristique principale d'un automate est de posséder un état interne, alors qu'au contraire celle d'un neurone formel est de ne pas en posséder, non ?  89.224.147.179 (d) 28 août 2010 à 09:02 (CEST)
replies: text: Encore que la valeur - variable - du seuil puisse, il est vrai, être considérée comme une sorte d'"état". Nous sommes cependant loin des automates d'état fini classique, et la comparaison peut induire en erreur. 89.224.147.179 (d) 28 août 2010 à 09:14 (CEST)
thread_title:  Comparaison peut-être malvenue 

message: Je surfais sur la page des RBF (Radial Basis Functions) de wikipedia anglophone, et ai cliqué sur le lien pour avoir la version francaise de la page... et je tombe sur cette page sur les reseaux de neurones.
Je sais que /des RBFs/ sont utilisées en reseaux de neurones, mais ce n'est pas du tout une nécéssité et les RBFs servent tout aussi bien à faire de l'interpolation ou autre (commes les reseaux de neurones ne sont pas forcement faits de RBFs)... Bref, je n'ai pas vu de page RBF francaise mais je ne pense pas que ce soit une raison pour rediriger la page RBF anglaise vers une page de reseaux de neurones. En particulier puisque si on clique sur la traduction anglaise de la page francaise, on tombe bien sur la page "Neural Networks" et non RBF.
:C'est corrigé. Je crains qu'en d'autres langues le problème soit similaire. Xavier Combelle (d) 3 septembre 2010 à 11:51 (CEST)
thread_title:  Traduction 

message: J'écris ici parce que je pense que c'est l'article qui est le plus lu par les gens qui s’intéressent au domaine. Ne voyant pas de catégorie sur les réseaux de neurones, j'ai créer la catégorie réseau de neurones artificiels. Je vois maintenant qu'elle fait un peu doublon avec la cat neuromimétisme. Je préfère mon titre, qui est plus clair je crois. Que pensez-vous de supprimer la cat neuromimétisme, et de tout rassembler dans réseau de neurones artificiels ? (Maintenant que j'ai créé la seconde, il va falloir passer par une suppression de toute façon, j'aurais dû penser à un renommage, mais je ne pensais pas que neuromimétisme était si proche.) --Roll-Morton (discuter) 26 avril 2016 à 10:53 (CEST)
replies: text: Vous avez contribuez à cet article, qu'en pensez-vous ?--Roll-Morton (discuter) 28 avril 2016 à 10:45 (CEST)
replies: text: Et aussi . --Roll-Morton (discuter) 28 avril 2016 à 10:52 (CEST)
replies: text:  Je vais en causer sur le projet:informatique théorique. --Roll-Morton (discuter) 24 mai 2016 à 15:24 (CEST)
replies: text: Vu le contenu, je préfère aussi réseau de neurones artificiels, mais je ne connais pas bien le sens de neuromimétisme, terme que je ne crois pas avoir rencontré avant. Sylenius (discuter) 26 mai 2016 à 13:12 (CEST)
replies: text:  Je ne connais pas bien le sens non plus, je dirai "qui essaye de reproduire le cerveau". --Roll-Morton (discuter) 26 mai 2016 à 14:17 (CEST)
replies: text:  ou plutôt "qui essaye de reproduire le fonctionnement du cerveau", en boite blanche, plutôt qu'en boite noire. Pas très chaud pour le terme "neuromimétisme", peu connu et flou (embêtant pour une catégorie). --Jean-Christophe BENOIST (discuter) 26 mai 2016 à 14:25 (CEST)

text: Notifs des auteurs prolifiques de l'article intelligence artificielle n'ayant pas donné d'avis : . --Roll-Morton (discuter) 30 mai 2016 à 10:18 (CEST)
replies: text: Et aussi  --Roll-Morton (discuter) 30 mai 2016 à 10:20 (CEST)
replies: text:  Je suis en faveur de réseaux de neurones artificiels. --Pierre de Lyon (discuter) 1 juin 2016 à 11:49 (CEST)

text: Je plussoie aussi la proposition. Romainhk (QTx10) 3 juin 2016 à 12:59 (CEST)

text: Si un admin passe par là, il faut supprimer la catégorie vide. Sinon je pense qu'elle sera détectée rapidement : j'ai enlevé la catégorie mère et le texte (j'ai mis un commentaire pour expliquer). --Roll-Morton (discuter) 13 juin 2016 à 16:25 (CEST)
thread_title:  Catégories ''réseau de neurones artificiels'' et ''neuromimétisme'' 

message: Bonjour,
ayant travaillé sur la technique des ConvNets, je suis surpris de les voir classés dans la catégorie des réseaux à apprentissage non supervisés, sans rétropropagation.
D'une part, la plupart des ConvNets utilisent une rétropropagation du gradient de la fonction d'erreur pour corriger les poids (l'algorithme de descente du gradient stochastique en est un exemple).
D'autre part, il me semble que les ConvNets font plutôt partie de l'apprentissage supervisés, dans le sens où ils sont entraînés à reconnaître des classes séparés précises (les phases d'apprentissages sont labellisées).
Je serais plutôt d'avis de les placer dans la section "Apprentissage supervisé avec rétropropagation".
: fait, merci de votre vigilance. Sylenius (discuter) 30 janvier 2017 à 11:11 (CET)
thread_title:  Classification des ConvNets en apprentissage non supervisé 

message: Je signale (en vidéo en ligne) : 
*  Stéphane Mallat (mathématicien, professeur au Collège de France, membre de l’Académie des sciences) : Réseaux de Neurones Profonds et Physique Statistique Multiéchelles), dans le cadre de conférences de l'académie des sciences :[https://www.academie-sciences.fr/fr/Colloques-conferences-et-debats/physique-statistique-intelligence-artificielle.html De la physique statistique à l’intelligence artificiell ; bon visionnage ; --Lamiot (discuter) 11 août 2019 à 07:36 (CEST)
thread_title:  Conférences...