C'est très bien fait. Sinon, il s'agit simplement d'un outil qui permet d'apprendre une fonction, c'est-à-dire (en l'espèce) un machin qui à une entrée (par exemple une image) associe une sortie (par exemple la position d'un visage sur cette image). La force pratique des réseaux de neurones est de pouvoir être réglés à partir d'exemples de couples d'associations entrée -> sortie. La force théorique des RNs est d'être le meilleur outil pour représenter de façon parcimonieuse (peu de ressources) une fonction.
Il existe aussi des réseaux qu'on peut régler sans avoir d'association entrée -> sortie. Il s'agit du cas non supervisé qui est assez complexe à expliquer en deux mots. En gros, chaque neurone va disons se concerter avec les autres pour apprendre un prototype. Tu donnes au RNs un ensemble d'éléments (par exemple des images) et tu lances le réglage. Peu à peu, chaque neurone se met à représenter une sorte d'image type. Tu peux ainsi cartographier ton ensemble d'images, ce qui a des applications pratiques utiles.
[^] # Re: Réseau de neurones ?
Posté par boubou . En réponse à la dépêche Des réseaux de neurones qui apprennent seuls ou presque. Évalué à 1.
C'est très bien fait. Sinon, il s'agit simplement d'un outil qui permet d'apprendre une fonction, c'est-à-dire (en l'espèce) un machin qui à une entrée (par exemple une image) associe une sortie (par exemple la position d'un visage sur cette image). La force pratique des réseaux de neurones est de pouvoir être réglés à partir d'exemples de couples d'associations entrée -> sortie. La force théorique des RNs est d'être le meilleur outil pour représenter de façon parcimonieuse (peu de ressources) une fonction.
Il existe aussi des réseaux qu'on peut régler sans avoir d'association entrée -> sortie. Il s'agit du cas non supervisé qui est assez complexe à expliquer en deux mots. En gros, chaque neurone va disons se concerter avec les autres pour apprendre un prototype. Tu donnes au RNs un ensemble d'éléments (par exemple des images) et tu lances le réglage. Peu à peu, chaque neurone se met à représenter une sorte d'image type. Tu peux ainsi cartographier ton ensemble d'images, ce qui a des applications pratiques utiles.