[zlavock]

Bonjour,

Je suis débutant en ce qui concerne les réseaux de neurones, à par les quelques cours à la fac je n'ai pas pratiqué.

Je suis actuellement sur un projet, et je me demande si il ne serait pas possible d'y intégrer un réseau de neurones.

Voici le problème :
J'ai une multitude de contraintes différentes qui s'appliquent sur des objets (des lieux), je dois être capable d'émettre une réaction sur ces objets, mais cette réaction ne doit pas avoir lieu tout de suite, par exemple il faut qu'autant de personne soit présente sur ce site, que la temperature est subit une variation d'autant ... etc, avant d'émettre une réaction. Je voudrais prévoir une évolutivité du logiciel, donc de voir le nombre de paramètres augmenter.

Chaque paramètre serait pondéré par un coefficient, je déclencherai une réaction quand la moyenne des coefficients atteindrait un seuil.

Etant donnée, qu'en fonction des utilisateurs de ce logiciel, la réaction ne serait pas la même, j'ai pensé aux réseaux de neurones pour apprendre la façon de réagir. L'utilisateur étant toujours mettre de l'application, quand ce dernier réalise une action, le réseau de neurone réajusterai ces coefficients en conséquence.

J'espère avoir était assez claires dans mes explications, bien que tout cela ne soit pas simple à expliquer.

Pensez vous que l'utilisation d'un réseau de neurones soit adapté à mon cas?

Si oui, quel architecture de réseau me suggérez vous? Je pensez à un type supervisé, avec une correction d'erreur en retropropagation.

Merci d'avance