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.
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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).
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 196 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9783841782007
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 196 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9783841782007
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Taschenbuch. Etat : Neu. Construction et interprétation des réseaux de neurones artificiels | Treillis de Galois et réseaux de neurones: une approche constructive de réseaux de neurones artificiels | Norbert Tsopze | Taschenbuch | 196 S. | Französisch | 2011 | Éditions universitaires européennes | EAN 9783841782007 | Verantwortliche Person für die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 106706068
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