Apprentissage multi-niveaux dans des reseaux connexionnistes auto-construits : les reseaux semi-algebriques

par ETIENNE MONNERET

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Paul Bourgine.

Soutenue en 1995

à Caen .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Dans cette these, notre objectif est le developpement de reseaux connexionnistes qui se construisent au cours de l'apprentissage. Nous examinons principalement les proprietes necessaires a la structure de ces reseaux pour permettre: - d'ajouter ou retirer des composants en fonction de criteres statistiques sur le fonctionnement de ces composants ; - de construire des modeles multi-niveaux correspondant a des niveaux d'abstraction croissants de modeles. Nous etudions une nouvelle approche theorique de l'apprentissage basee sur la geometrie: l'apprentissage de varietes caracteristique d'une distribution d'exemples. Nous etudions une famille de modeles novateurs, adaptes a ce nouveau cadre: les reseaux semi-algebriques. Nous montrons comment un caractere geometrique leur confere des avantages importants sur les modeles actuels. Nous illustrons notre propos en proposant un exemple de reseaux semi-algebriques pour la categorisation de distributions. Ces modeles peuvent etre consideres comme des generalisations des cartes topologiques de kohonen

  • Titre traduit

    Multi-level learning in self-building connectionnist networks: the semi-algebraic networks


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Informations

  • Détails : 182 P.
  • Annexes : 75 REF.

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MF-1995-MON
  • Bibliothèque : Université Paris-Est Créteil Val de Marne. Service commun de la documentation. Section multidisciplinaire.
  • PEB soumis à condition
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