[modélisation par les réseaux de neurones]
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emna
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17 mai 2005 à 16:46
adestaville Messages postés 14 Date d'inscription vendredi 30 avril 2010 Statut Membre Dernière intervention 26 juin 2014 - 21 déc. 2010 à 10:17
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A voir également:
- [modélisation par les réseaux de neurones]
- Entrer les informations d'identification reseau - Guide
- Logiciel de modélisation 3d gratuit - Guide
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mamiemando
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17 mai 2005 à 18:19
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Un réseau de neuronne n'est ni plus ni moins qu'une matrice... Tu peux éventuellement y introduire une notion de couche cachée (H) et la tu auras deux matrices (A et B).
Exemple :
Xm A Hn B Yp
Avec :
Xm vecteur d'entrée
Hn vecteur dans la couche cachée
Yp vecteur de sortie
A et B deux matrices rectangulaires, avec le nombre de ligne et colonne qui va bien.
Bon, je te parle du cas ou j'ai utilisé ça, ensuite tu adaptes pour toi ;o) Mon vecteur H avait moins de composantes que X, Y en avait autant que X. L'objectif était de compresser une image en stockant l'état des neuronnes dans la couche cachée (A compresse l'image et B la décompresse, donc on cherchait à avoir X et Y aussi proches que possible).
1) choisir une quantification pour que les composantes de H permettent à la décompression de restituer l'image (quantification scalaire...). Rien ne 'oblige à choisir une quantification régulière :
Ex [0,1] -> [0,0.2] [0.2,0.8] [0.8,1] si tu fais une quantification sur trois niveaux...
2) faire converger tes deux matrices de sorte à avoir X et Y aussi proche que possible sur une base d'apprentissage.
3) tester sur d'autres exemples.
En espérant que ça t'aide, bonne chance ;o)
Exemple :
Xm A Hn B Yp
Avec :
Xm vecteur d'entrée
Hn vecteur dans la couche cachée
Yp vecteur de sortie
A et B deux matrices rectangulaires, avec le nombre de ligne et colonne qui va bien.
Bon, je te parle du cas ou j'ai utilisé ça, ensuite tu adaptes pour toi ;o) Mon vecteur H avait moins de composantes que X, Y en avait autant que X. L'objectif était de compresser une image en stockant l'état des neuronnes dans la couche cachée (A compresse l'image et B la décompresse, donc on cherchait à avoir X et Y aussi proches que possible).
1) choisir une quantification pour que les composantes de H permettent à la décompression de restituer l'image (quantification scalaire...). Rien ne 'oblige à choisir une quantification régulière :
Ex [0,1] -> [0,0.2] [0.2,0.8] [0.8,1] si tu fais une quantification sur trois niveaux...
2) faire converger tes deux matrices de sorte à avoir X et Y aussi proche que possible sur une base d'apprentissage.
3) tester sur d'autres exemples.
En espérant que ça t'aide, bonne chance ;o)
franky*
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4 décembre 2008
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17 mai 2005 à 19:57
17 mai 2005 à 19:57
Salut,
Je crois savoir de quoi tu parles...
Il y a une boite à outils "réseaux de neurones" sous Matlab, à partir de la version 6.5 il me semble. Donc si tu as une bonne version, c'est "facile", il existe une pseudo-interface graphique (en réalité un peu moche) qui marche bien.
Je ne l'ai jamais utilisée pour autre chose que les perceptrons multi-couches, donc cet avis ne concerne que ce type de réseaux...
Tu peux la lancer avec la commande nntool (je ne suis plus tout-à-fait sûr), ensuite, c'est assez intuitif. De toutes façons, toute l'aide que tu peux vouloir se trouve dans la documentation (même si tout n'est pas à lire, certains passages sont assez obscurs).
Les étapes en 2 mots :
Tu commences par créer les données que tu vas utiliser (pour l'entraînement, etc.) sans passer par l'interface !
Ensuite, dans l'interface, tu peux importer ces données en les répartissant en entrées ou sorties.
Puis tu crées un réseau en renseignant tous les champs (Ex pour un perceptron : nombre de couches, nombre de neurones pour chaque couche, types de fonctions de transfert, etc.).
Enfin, tu "ouvres" ton réseau (un double clic suffit je crois, sinon, il y a la touche "view"), et tu peux déterminer quelles données, parmis celles que tu as importées, tu vas utiliser pour l'entraînement.
Après, tu l'entraines, et tu peux l'utiliser, et même l'exporter.
Si t'as encore besoin d'aide...
Je crois savoir de quoi tu parles...
Il y a une boite à outils "réseaux de neurones" sous Matlab, à partir de la version 6.5 il me semble. Donc si tu as une bonne version, c'est "facile", il existe une pseudo-interface graphique (en réalité un peu moche) qui marche bien.
Je ne l'ai jamais utilisée pour autre chose que les perceptrons multi-couches, donc cet avis ne concerne que ce type de réseaux...
Tu peux la lancer avec la commande nntool (je ne suis plus tout-à-fait sûr), ensuite, c'est assez intuitif. De toutes façons, toute l'aide que tu peux vouloir se trouve dans la documentation (même si tout n'est pas à lire, certains passages sont assez obscurs).
Les étapes en 2 mots :
Tu commences par créer les données que tu vas utiliser (pour l'entraînement, etc.) sans passer par l'interface !
Ensuite, dans l'interface, tu peux importer ces données en les répartissant en entrées ou sorties.
Puis tu crées un réseau en renseignant tous les champs (Ex pour un perceptron : nombre de couches, nombre de neurones pour chaque couche, types de fonctions de transfert, etc.).
Enfin, tu "ouvres" ton réseau (un double clic suffit je crois, sinon, il y a la touche "view"), et tu peux déterminer quelles données, parmis celles que tu as importées, tu vas utiliser pour l'entraînement.
Après, tu l'entraines, et tu peux l'utiliser, et même l'exporter.
Si t'as encore besoin d'aide...
Mes salutations pour tout le monde;
je remercie ceux qui m'ont répondu à ma question.
exactement, mon problème consiste à modéliser un échangeur à plaques avec les réseaux de neurones.
Cet échangeur à 2 entrées qui sont les débits des fluides froid et chaud et comme sortie , la température de sortie du fluide froid.
1) je ne sais pas choisir, la méthode par programmation ou par bloc(simulink).
2) si par simulink; toutes les étapes que franky m'a donné je les ai faite mais le reste c'est à dire dans simulink je n'ai pas pu les implémanter.
Si vous avez la réponse répondez moi please.
Merci pour votre attention.
je remercie ceux qui m'ont répondu à ma question.
exactement, mon problème consiste à modéliser un échangeur à plaques avec les réseaux de neurones.
Cet échangeur à 2 entrées qui sont les débits des fluides froid et chaud et comme sortie , la température de sortie du fluide froid.
1) je ne sais pas choisir, la méthode par programmation ou par bloc(simulink).
2) si par simulink; toutes les étapes que franky m'a donné je les ai faite mais le reste c'est à dire dans simulink je n'ai pas pu les implémanter.
Si vous avez la réponse répondez moi please.
Merci pour votre attention.
slt
ben voilà, ché + par koi commencer mais je pense que j'ai vrm besoin de vous ( ts ss exception), j'ai un prog a faire avec les réseaux de neurones, j'ai essayé de récolter pas mal de doc sur les réseaux de neurones, je connais les types, et les diverses architectures mais tt ça je pense que c du bla bla si ça se réalise pas !!! mon pb consiste dans l'implémentation de ces types ( pas ts par ceque j'ai besoin de 2types, les MLP et les réseaux recurrents ( Hopfield...)) sur Matlab, croyez moi je suis nul, j'aime bien le savoir, j'ai lu la doc des RN qui vient avec Matlab les fonctions, les déclarations, bref tt ce qui concerne la prog, mais connaitre ces trucs sans savoir comment les utiliser je pense que c'est GRAVE, je ne sais même poas par koi comencer, les initialisations, Nb de couches (entrée , sortie,...), bref tt ce qui va avec pour concevoir un système capable de modéliser mon problème.
voila mes amis ce qui m'agace et + que ça c'est la date de ma soutenance qui se rapproche rapidement.
je compte sur vous, un minimm qui me permettera d'avancer un pas en av .
merci d'avance.
signé Kamatchou
ben voilà, ché + par koi commencer mais je pense que j'ai vrm besoin de vous ( ts ss exception), j'ai un prog a faire avec les réseaux de neurones, j'ai essayé de récolter pas mal de doc sur les réseaux de neurones, je connais les types, et les diverses architectures mais tt ça je pense que c du bla bla si ça se réalise pas !!! mon pb consiste dans l'implémentation de ces types ( pas ts par ceque j'ai besoin de 2types, les MLP et les réseaux recurrents ( Hopfield...)) sur Matlab, croyez moi je suis nul, j'aime bien le savoir, j'ai lu la doc des RN qui vient avec Matlab les fonctions, les déclarations, bref tt ce qui concerne la prog, mais connaitre ces trucs sans savoir comment les utiliser je pense que c'est GRAVE, je ne sais même poas par koi comencer, les initialisations, Nb de couches (entrée , sortie,...), bref tt ce qui va avec pour concevoir un système capable de modéliser mon problème.
voila mes amis ce qui m'agace et + que ça c'est la date de ma soutenance qui se rapproche rapidement.
je compte sur vous, un minimm qui me permettera d'avancer un pas en av .
merci d'avance.
signé Kamatchou
mazen67
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vendredi 28 décembre 2007
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5 janvier 2008
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5 janv. 2008 à 21:16
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nntool
toumi23
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18 déc. 2008 à 15:17
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bjr
je veux un peu d'aide sur les réseaux de neurone leur principes fonctionnement.......
je veux un peu d'aide sur les réseaux de neurone leur principes fonctionnement.......
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adestaville
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21 déc. 2010 à 10:17
21 déc. 2010 à 10:17
Le logiciel STATISTICA comprend un module de Réseaux de Neurones.
La version d'évaluation est disponible gratuitement sur demande en passant via votre société ou Université.
http://www.statsoft.fr/logiciels/reseaux-de-neurones-automatises.php
L'outil est convivial, très fiable et cela évite des erreurs de programmation !
La version d'évaluation est disponible gratuitement sur demande en passant via votre société ou Université.
http://www.statsoft.fr/logiciels/reseaux-de-neurones-automatises.php
L'outil est convivial, très fiable et cela évite des erreurs de programmation !
Kermitt31
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jeudi 15 juillet 2004
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8 août 2006
495
17 mai 2005 à 17:13
17 mai 2005 à 17:13
Ton probleme ne depend pas de Matlab...
Ah mon avis :
1. Bien comprendre le principe et le fonctionnement des reseaux de neurones
2. Construire un algo pour developper ce système de reseaux de neurone (pour rappel un algo est indépendant des langages de programmation... et donc pas de probleme de Matlab)
3.Coder ton algo sous Matlab (ce qui ne sera pas compliqué si tu as ecris clairement et proprement ton algo)
Ah mon avis :
1. Bien comprendre le principe et le fonctionnement des reseaux de neurones
2. Construire un algo pour developper ce système de reseaux de neurone (pour rappel un algo est indépendant des langages de programmation... et donc pas de probleme de Matlab)
3.Coder ton algo sous Matlab (ce qui ne sera pas compliqué si tu as ecris clairement et proprement ton algo)
Hein ?
2...
à 3 on saute !
A 4 on recommence.
On se calme.
Tu dois faire quoi, comme réseau ? Un réseau de type classique, auquel cas nntools comme le conseille Franky...
Sinon, tu va devoir effectivement coder.
Mais on ne pourra surêment pas te donner la moindre bribe d'idée, d'algo de code ou de méthode si tu ne précise pas ta demande...
Voilà !!
:'D
2...
à 3 on saute !
A 4 on recommence.
On se calme.
Tu dois faire quoi, comme réseau ? Un réseau de type classique, auquel cas nntools comme le conseille Franky...
Sinon, tu va devoir effectivement coder.
Mais on ne pourra surêment pas te donner la moindre bribe d'idée, d'algo de code ou de méthode si tu ne précise pas ta demande...
Voilà !!
:'D
