Mise en uvre d'un algorithme d'apprentissage de nature hybride dans le cas de reseaux neuronaux a topologie adaptative

par CARLOS GOMES LAMEIRAS

Thèse de doctorat en Sciences et techniques

Sous la direction de NOEL MALVACHE.

Soutenue en 1999

à Valenciennes .

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  • Résumé

    L'annee 1982 est communement admise comme celle qui a marquee un tournant dans le domaine des reseaux de neurones artificiels ou reseaux neuronaux. Ceux-ci ont vu leurs champs d'applications se multiplier dans de nombreuses disciplines : informatique, traitement du signal, statistique, automatique ce succes pluridisciplinaire provient notamment des capacites d'apprentissage de ces reseaux, ainsi que leur propriete d'approximateur universel et de leur apparente facilite de mise en uvre. Cette derniere passe notamment par le choix d'une topologie du reseau, qui soit adaptee au probleme traite, et par l'apprentissage du reseau. Cependant le choix d'une architecture reste delicat, car il conditionne les capacites d'apprentissage du reseau. Le travail presente dans ce memoire propose la mise en uvre d'un algorithme d'apprentissage de nature hybride permettant l'obtention d'un reseau neuronal possedant une architecture et un jeu de poids optimise en fonction du probleme traite. Cet algorithme effectue a la fois une adaptation de l'architecture et des poids d'un reseau neuronal. La nature hybride de l'algorithme provient de l'application des algorithmes genetiques pour l'adaptation de la topologie du reseau, et de l'utilisation d'une approche stochastique pour l'adaptation des poids. Des essais en simulation sur divers processus ont permis de valider cette approche, notamment la reproduction du comportement d'un organisme place dans un environnement parseme d'elements de nourriture, la reproduction de la dynamique d'un automate a etats finis, et la recherche d'un predicteur pour le probleme du pendule inverse.

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Informations

  • Détails : 170 p.
  • Annexes : 70 ref.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis. Service commun de la documentation. Site du Mont Houy.
  • Disponible pour le PEB
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