1 - Classification supervisée par réseaux multicouches

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1775
Title: 1 - Classification supervisée par réseaux multicouches
Author: COMON (P.)
Abstract: Le Perceptron MultiCouche (PMC) est un des réseaux de neurones les plus utilisés actuellement, pour la classification supervisée notamment. On fait dans un premier temps une synthèse des résultats acquis en matière de capacités de représentation dont jouit potentiellement l'architecture PMC, indépendamment de tout algorithme d'apprentissage. Puis on montre pourquoi la minimisation d'une erreur quadratique sur la base d'apprentissage semble être un critère mal approprié, bien que certaines propriétés asymptotiques soient aussi exhibées. Dans un second temps, l'approche bayésienne est analysée lorsqu'on ne dispose que d'une base d'apprentissage de taille finie
Description: The Multi-Layer Perceptron (PMC in French) is one of the neural networks the most widely used, particularly for supervised classification . First, existing results on general representation capabilities enjoyed by the PMC architecture are surveyed, independently of any learning algorithm . Then it is shown why the minimization of a quadratic error over the learning set seems an awkward optimization criterion, though some asymptotic properties are also proved . In a second stage, the bayesian approach is analyzed when leaming sets offinite size are at disposai. ~ith the help of certain density estimators whose basic properties are emphasized, it is possible to build a feed forward neural network implementing the bayesian classification . This technique of direct discrimination seems to perform better Chan the classical MLP in all respects despite of the similarities of the architectures .
Subject: Réseau neuronal; Classification supervisée; Discrimination; Apprentissage; Algorithme; Optimisation; Représentation; Intelligence artificielle
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1991

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