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Auteur |
Posté le: 12 05 2006 17:09 Sujet du message: Problème réseau neuronal |
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Bonjour, vous seriez bien aimable de vouloir m'aider à comprendre à résoudre ce problème.
Merci de votre aide.
a) Illustrez la méthode de rétro-propagation présentée dans le texte sur les réseaux neuronaux pour entraîner le réseau neuronal suivant, de façon à ce qu'il puisse reconnaître les blocs qui, soit mesurent moins de 3 cm3, soit sont de couleur bleue.
b) Pour ce faire, présentez la suite des calculs dans l'ordre indiqué par l'algorithme : à partir de x1, x2, calculer z1 z2 z3 en prenant des poids initiaux égaux à 0,5, de même que y, à l'aide des fonctions d'activation proposées dans le texte.
c) Ensuite, modifiez au besoin le poids v2, pour réduire l'écart, puis modifier w12 et w22 en tenant compte de ce nouveau poids de façon à faire converger la solution.
Note : Il est plus facile de faire ces calculs dans un tableur. Ne faire que 5 ou 6 itérations.
| Description: |
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| Taille du fichier: |
7.77 Ko |
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1509 fois |

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Bobby-Juju Nouveau posteur

Inscrit le: 12 Mai 2006 Messages: 1
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Posté le: 08 08 2006 18:16 Sujet du message: |
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Djodje Posteur confirmé

Inscrit le: 23 Nov 2004 Messages: 1700 Localisation: Dans un trou
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Posté le: 10 12 2007 13:26 Sujet du message: |
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waouuuuuuuuuuuuu
Je t'aurais bien aidé mais il va me falloir quelques années lol
Désolé
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RIVIERE2DIAMANT Posteur habitué

Inscrit le: 28 Mar 2005 Messages: 102 Localisation: Alfortville
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Posté le: 04 03 2010 14:06 Sujet du message: |
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Héhé, déterrons les vieux topic,
En entré, je dirais:
x_1 € C={1,...,n}, ensemble de n couleur par des valeur entieres.
x_2 € T={1,...,m}, ensemble de m taille.
Prediction:
z_1 = x_1
z_2 = w_12*x_1+w_22*x_2
z_3 = x_2
Y = g(z_1)+g(v_2*z_2)+g(z_2)
Avec g(), la fonction d'activation.
Calcul de l'erreur:
Erreur = Sortie_reel - Y
Avec Sortie_reel = 1 si x_1=l'equivalent de bleue ou x_2=3 ; -1 = sinon
Erreur_z_1 = Erreur*1 = Erreur
Erreur_z_2 = Erreur*v2
Erreur_z_3 = Erreur*1 = Erreur
Modification des poids:
w_12 = w_12+taux_apprentissage*Erreur_z_2*g'(w_12*x_1+w_22*x_2)*x_1
w_22 = w_22+taux_apprentissage*Erreur_z_2*g'(w_12*x_1+w_22*x_2)*x_2
avec g'() la dérivé de ma fonction d'activation.
v_2 = v_2+taux_apprentissage*E*z_2
Vive le fossoyage de topic
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Clercq Nouveau posteur

Inscrit le: 04 Mar 2010 Messages: 1
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