Page 1 sur 2

[Dossier] Les réseaux de neurones artificiels

Publié : 24/08/2004 - 0:07:43
par Publication
Le cerveau humain est un modèle dans le développement de l’intelligence artificielle. De simples enchevêtrements de neurones lui donnent toutes ses capacités, et c’est ce que tentent de reproduire les chercheurs grâce à l’électronique. Ce dossier nous présente les principes des réseaux de neurones artificiels. L’auteur de ce dossier est Frédéric Perez (fffred sur le forum), un grand merci à lui. L’intelligence artificielle est en continuelle progression depui...

Les connaissances en biologie

Publié : 24/08/2004 - 0:15:06
par Publication
Les modèles de réseaux de neurones artificiels sont, à l’origine, une imitation du fonctionnement du cerveau. Il contient, chez l’homme, environ 10 milliards de neurones, et chacun est connecté à environ 10.000 autres neurones. On voit ainsi sa complexité étonnante. Les connexions permettent le transfert d’informations sous forme d’impulsions électriques entre les neurones. Un neurone reçoit des impulsions de ses voisins par l’intermédiaire des "dendrites"...

Le neurone mathématique

Publié : 24/08/2004 - 0:17:32
par Publication
On vient de voir que les neurones ont un fonctionnement assez simple et facilement applicable en mathématiques : il faut faire une sommation des informations qui lui sont fournies, puis appliquer un seuil à cette somme. Pour schématiser cela, on admettra que les entrées (les informations que le neurone reçoit) ne peuvent valoir que 0 ou 1. Cela correspond aux signaux électriques fournis par les neurones voisins. La somme (Σ) est l’opération habituelle. Le seuil est repré...

Le réseau de neurones

Publié : 24/08/2004 - 0:19:18
par Publication
Les neurones formels que l’on vient de définir doivent être assemblés pour former un réseau. Le type de réseau le plus simple s’appelle le "perceptron". Il est constitué en fait d’un seul neurone et permet de réaliser des opérations très simples. Il est cependant très limité. C’est pourquoi on utilise un type de réseau plus complexe, le Perceptron Multi-Couches (PMC). Comme son nom l’indique, il est constitué de plusieurs couches de neurones entièrement connect�...

Comment apprendre au réseau

Publié : 24/08/2004 - 0:21:36
par Publication
Maintenant que l’on a créé un réseau, il faut lui faire apprendre quelque chose. Pour mieux comprendre cela, nous prendrons l’exemple de la reconnaissance de caractères : on présente des caractères au réseau et il a pour objectif de reconnaître ce caractère. Par exemple, si on lui montre la lettre "a" dessinée, il doit nous répondre que cela est un "a". Comment réaliser cela ? La méthode est en quelque sorte une imitation du cerveau : si la réponse est correcte, c’est bien...

Que peut faire un réseau ?

Publié : 24/08/2004 - 0:22:54
par Publication
Les réseaux de neurones ont de nombreuses applications possibles. En voici quelques exemples : - Approximation de fonctions : les fonctions trop compliquées peuvent être approximées, grâce au réseau, par une somme de fonctions plus simples comme des polynômes ou des sigmoïdes. - Optimisation de trajectoires : en intégrant les paramètres tels que le vent, les conditions extérieures, …. On peut, par exemple, déterminer quelle est la meilleure trajectoire pour un avion, une fus�...

Publié : 25/08/2004 - 9:37:06
par jyb
une charactéristique du cerveau est sa capacité à créer de nouvelle connexion à chaque fois qu'il apprend ou voi quelque-chose. Pour que la modification du poid attribué à chaque lien puisse mimé ce comportement, il faudrait qu'à l'orrigine toutes les connexions possible soient faites dés le départ, avec le cas échéant un poid de 0.

Celà peut être équivalent à une matrice où les nombres correspond au poid d'une liaison :bon: !

Publié : 25/08/2004 - 13:25:34
par fffred
au départ, on donne souvent aux poids des valeurs aléatoires. Et cela arrive que des poids valent 0 bien sur (ou plutot etre très proche de 0).

Par contre c'est pas évident de mettre les poids dans une matrice, parce qu'elle ne pourra pas etre carrée ou rectangulaire : il n'y a pas autant de liaisons dans chaque couche.

LRIA-ETAT DE NOS RECHERCHES

Publié : 25/08/2004 - 16:27:00
par ADRIEN RETOUT
Je pense faire paraître des articles bientôt au nom du LRIA (www.isd-eu.org, menu LRIA). LRIA -Laboratoire de Recherche en Intelligence Artificielle, cf Forum www.vieartificielle.com, projet LIA.

LIA : projet LIA : naissance d'une intelligence artificielle avancée.

Notre fonction de Heaviside est deja bien plus développé. Nous avons aussi crée des dizaines d'autres fonctions intégrées dans un réseau de Neurones.

Nous avons pris en compte aussi des aspects multi-dimensionnels, nos réseaux sont combinés entre eux, puis forment des super-réseaux, etc...ils ce surperposent grâce à la théorie des ensembles...et forment des concepts de plus en plus abstraits et imaginatifs... qui sort l'IA de son manque d'émotion, d'abstraction...

@+

Publié : 25/08/2004 - 21:48:09
par Adrien
Intéressant, et je serais très heureux de publier un de vos articles :)

Publié : 25/08/2004 - 22:07:20
par fffred
je sais bien que la fonction de heaviside n'est pas celle que l'on utilise habituellement :D
(ce dossier se veut abordable par tous)

mais cette facon de combiner les réseaux ... je connaissait pas :bon:

Publié : 02/10/2004 - 19:20:23
par Xavier B.
J'ai trouvé ce dossier intéressant. Mais je me suis posé une question en le lisant. Quand le cerveau humain identifie une erreur de raisonnement, alors il change l'organisation de ses neurones, autant de fois qu'il le faudra, juqu'à ce qu'il se rende compte que son nouveau réseau ne commette plus l'erreur ? C'est une approche sympa, qui permet de "justifier" que l'on peut apprendre avec uniquement un réseau de neurones, mais il y a sans doute quelque chose d'autre, à mon humble avis... A moins que le cerveau ait aussi appris à apprendre. C'est à dire que si il existe 500 000 dispositions correspondant à une situation particulière ( reconnaitre la lettre "a" sur un tableau par exemple ), et que seules 10 000 de ces dispositions permettent de donner la bonne réponse, alors probabilitiquement, il faudra mettre un sacré bout de temps pour apprendre à reconnaître le "a". A moins que le cerveau ait appris à apprendre, et que sur les 490 000 mauvaises dispositions, il sache rapidement en éliminer, disons 400 000... Et l'apprentissage de l'apprentissage s'effectuant constamment, au final, on parvient à réparer ses erreurs en un coup, voire même à les anticiper... Mais comme je l'ai dit, l'idée est intéressante, autant qu'intriguante, mais je reste persuadé qu'il y a bien plus que cela. J'ai du mal à croire que ma réflexion faite en ce moment en écrivant ce message, ne soit que le résultat d'un parcours de signal électrique fait dans un sens bien précis, et non pas un autre, en passant par tels synapses avec telles sensibilités, et non pas d'autres... Un dossier qui amène à se poser des questions métaphysiques.

Publié : 02/10/2004 - 22:32:20
par jyb
Ce que tu dis est certainement vrai.

En réalité, les réseaux de neuronnes qui sont décrits ici ne sont qu'une pâle copie de ce que fait la nature pour le moment. Mais du fait de nos technologies et connaissances actuelles, c'est déjà beaucoup.

A mon avis, notre cerveau doit utiliser des cas "type", des patterns qu'il apprend au début où qu'il connaît déjà (inné). Il ré-utilise sans doute ces formes -préfaites pour d'autres sujets, après avoir fait des rapprochements.

Mais tout ça, c'est de la logique pure, et nous ne savons pas comment les neuronnes peuvent faire ça :cry: . De même, la reconnaissance d'une situation nouvelle avec raprochement à une situation plus ou moins similaire est complexe à faire pour une machine.

Bref, on est encore très loin de produire un être artificiel ayant le même type d'intelligence que nous :beuh:

au fait: c'est normal si ton pseudo me dit qq chose ? :D

edit orth

Publié : 02/10/2004 - 23:37:11
par fffred
je pense personellement que cette approche b'est pas tellement éloignée de la réalité : un réseau de neurone artificiel de moins de 100 neurones je crois a été réalisé pour reconnaitre les sons à partir des mots.
Les erreurs commises sont, oh surprise, les mêmes que celles d'un enfant !

on retrouve donc un soupçon de crédibilité ....
imaginez la même chose avec des milliers de neurones !

Publié : 02/10/2004 - 23:40:28
par Michel
Le problème est que l'on ne sait tout simplement pas pourquoi le cerveau fonctionne de la façon qu'il fonctionne. Et a priori on en est tres loin.
On sait de mieux en mieux les choses se passent et on arrive à décrire de plus en plus précisement comment les choses se passent.
Mais tout ceci n'est jamais en fait que de la description.
Le problème est d'ailleurs le même avec la génétique et plus généralement avec tout ce qui a trait au vivant avec ce petit plus de complication pour le cerveau puisqu'il nous permet de "fabriquer" des pensées.

fffred

Publié : 27/12/2004 - 9:40:24
par MClaveau
Lorsque je te cite :

Code : Tout sélectionner

un réseau de neurone artificiel de moins de 100 neurones je crois a été réalisé pour reconnaitre les sons à partir des mots. 
Les erreurs commises sont, oh surprise, les mêmes que celles d'un enfant !


Je trouve que le raisonnement ressemble beaucoup à un syllogisme incomplet. Bref, le raisonnement lui-même n'est pas correct.
Ce qui n'empêche pas la conclusion d'être (peut-être) juste.

Bonne journée.

Publié : 27/12/2004 - 22:28:34
par fffred
je donnais juste un exemple, je ne faisait pas de raisonnement :heink:

euh...

Publié : 03/02/2005 - 13:17:21
par Xavier B.
Si mon pseudo te dit quelque chose, c'est sans doute que tu connais un gars qui s'appelle "Xavier B.". Non ?

Merci pour ta réponse. Ceci dit, j'ai encore une petite question. Je suis en train de faire un TIPE sur les réseaux de neurones. J'ai commencé par un réseau appliqué à la reconnaissance de caractères. Ca marche, et surtout, ca m'a permis de comprendre comment marche concrètement les réseaux de neurones.
Mais j'aimerais faire une application sympa, dans le cadre du développement durable. Je suis à court d'idée. J'ai vu dans le dossier que tu parlais d'optimisation de trajectoires, de robotique, de prévision... Est ce que tu aurais une idée d'application, des contacts ?

Merci. :sol:

Publié : 03/02/2005 - 23:02:07
par jyb
Effectivement, je connais un Xavier B... !

Par contre, je n'ai pas trop d'idée pour ce qui est d'applications concrêtes du concept, peut-être que Fred a des idées ;)

Re: euh...

Publié : 05/02/2005 - 23:23:51
par fffred
Xavier B. a écrit :Si mon pseudo te dit quelque chose, c'est sans doute que tu connais un gars qui s'appelle "Xavier B.". Non ?

Merci pour ta réponse. Ceci dit, j'ai encore une petite question. Je suis en train de faire un TIPE sur les réseaux de neurones. J'ai commencé par un réseau appliqué à la reconnaissance de caractères. Ca marche, et surtout, ca m'a permis de comprendre comment marche concrètement les réseaux de neurones.
Mais j'aimerais faire une application sympa, dans le cadre du développement durable. Je suis à court d'idée. J'ai vu dans le dossier que tu parlais d'optimisation de trajectoires, de robotique, de prévision... Est ce que tu aurais une idée d'application, des contacts ?

Merci. :sol:
J'ai aussi découvert les réseaux de neurones avec mon tipe :)
et d'ailleurs c'était de la reconnaissance de caractères également ...

Pour le développement durable, ca devient assez compliqué. Par exemple, je ne connais pas de réseau capable de prévoir la météo ... :fada:
(J'avais meme essayé de le faire, mais il faut énormément de données, et ca ne marche pas vraiment).
Sinon je vois pas trop le rapport avec l'optimisation de trajectoires. Je parlais par exemple de calculer la trajectoire optimale d'un avion connaissant les paramètres comme les points d'arrivée et de départ, le vent, .... (cf. tipe ;) )

Bref, placer des réseaux de neurones sur le thème du développement me parait un peu difficile, ou alors tiré par les cheveux.
:grat:

Publié : 10/02/2005 - 0:40:02
par xeter
Moi j'ai une idée :d :sol:

Un réseau de neurones est capable de différencier des caractères. Il pourrait dans un perfectionnement de la technologie différencier des emballages ou tout autre dans un centre de tri.
L'avantage principal est l'économie qui peut rendre le tri de déchets rentable, ( il ne l'est pas toujours loin de là ) de part le remplacement de l'homme par la machine.


J'entends parler de TIPE et il me semble que c'est une discipline que l'on trouve en Prépa. Je suis en TS et j'envisage d'aller en Prépa. Pourriez vous me faire part de vos avis et conseils ?

Merci ;)

Publié : 10/02/2005 - 9:44:12
par jyb
Là, il y a de l'idée :D

pour la prépa, il y a effectivement des taupes et ex-taupes ici et un topic où il a été question de prépa:

http://www.techno-science.net/forum/viewtopic.php?t=885

Publié : 10/02/2005 - 17:10:16
par fffred
Le TIPE est en fait un projet qu'il faut présenter lors des concours

pour la reconnaissance d'emballages, c'est une bonne idée
je pense d'ailleurs que cela se fait déja (j'ai moi meme une cocote à riz qui marche avec des réseaux de neurones :D )
par contre pour faire ca en TIPE, c'est très difficile
on a pas accès facilement à des centres de tri des déchets :o

Publié : 10/02/2005 - 17:43:51
par Michel
fffred a écrit :(j'ai moi meme une cocote à riz qui marche avec des réseaux de neurones :D )


ca vaut mon micro-onde qui parle japonais, ca :siffle:

Publié : 10/02/2005 - 20:58:24
par fffred
:houla: la classe !!!