Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Construction et interprétation des réseaux de neurones artificiels
Univ Europeenne - EAN : 9783841782007
Édition papier
EAN : 9783841782007
Paru le : 1 déc. 2011
59,00 €
55,92 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9783841782007
- Réf. fournisseur : 5378686
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 1 déc. 2011
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 196
- Format : H:220 mm L:150 mm E:11 mm
- Poids : 296gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Ce livre présente mon travail de thèse PHD soutenue à l'Université de Yaoundé I en décembre 2010. Il s'agit d'une contribution sur les problèmes de la recherche d'architecture des réseaux de neurones artificiels (RNA) et de l'interprétabilité de leurs résultats Après un état de l'art des méthodes existantes de construction de réseaux de neurones artificiels, une nouvelle approche appelée MCLANN basée sur les treillis de Galois pour définir l'architecture est présentée. Les heuristiques permettant d'élaguer le treillis afin de réduire le temps d'exécution sont également proposées. Pour le problème d'interprétabilité, cette thèse présente une nouvelle approche d'extraction des règles à partir du réseaux construits et appris. Cette approche extrait du RNA certains éléments particuliers (MaxSubsets) à partir desquels, il devient plus facile de déduire les règles 'si...alors' ou des règles 'm parmi N. Le but est de dépasser l'aspect "boite noire" des réseaux de neurones afin de permettre leurs utilisations dans des domaines où l'interprétation des résultats est très importante.
- Biographie : est enseignant au département d'Informatique de l'Université de Yaoundé I (Cameroun). Il est titulaire d'un Doctorat PHD fait en co-tutelle entre l'Université d'Artois (France) et l'Université de Yaoundé I. Il a également effectué des études post-doctorales au laboratoire L3I de l'Université de La Rochelle (France).
