Réseaux de neurones formels et leurs applications
| Item type | Current location | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode |
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Memoire
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Bibliothèque Centrale | 510.NSA. (Browse shelf) | 1 | Not For Loan | 5010000144616 | |
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Memoire
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Bibliothèque Centrale | 510.NSA. (Browse shelf) | 2 | Not For Loan | 5010000144623 |
Mémoire présenté et défendu publiquement en vue de l'obtention du grade de Licencié en Pédagogie Appliquée, Agrégé de l'Enseignement Secondaire en Mathématiques.
RESUME
Les réseaux de neurones formels sont inspirés du comportement humain. Les neurones biologiques sont les principales cellules de l'organisme dont le role est d'acheminer et traiter les informations dans l'organisme.
Ils sont avant tout un opérateur mathématique dont on peut caculer la valeur numérique. Les neurones réalisent une fonction non linéaire bornée.
Un réseau de neurons formels permet de faire un meilleur usage des mesures disponibles que les méthodes de régression non linéaire.
Il forme ce qu'on appelle un perceptron qui est un modèle électronique des réseaux de neurone. Ce perceptron peut etre à simple couche capable de distinguer les objets linéairement séparable et à plusieurs couches capables d'affronter les objets non linéairement séparables.
Les réseaux neurones ont connu plusieur domaines d'applications, ils sont utilisés par les statisticiens dans les prédictions.
Dans notre présent travail, nous avons pu développer quelques applications telles que: la classification linéaire par perceptron, reconnaissance d'images et la prévision du dioxyde d'azote NO2 en région de Bad Aliona en fonction des conditions météologiques.
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