Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

RNA de 1ere et 2eme générations

No description
by

Med Zennir

on 3 March 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of RNA de 1ere et 2eme générations

Med Nadjib Zennir Les Réseaux de Neurones Artificiels Qu'est ce que l'oeil de la grenouille dit au cerveau de la grenouille ? 1ere Génération 1er Neurone Formel 1948 1957 Modèle de Hebb Perceptron 1949 ADALINE 1960 La désillusion 1969 McCulloch Pitts What frog eye tells to frog brain ? Selon eux un neurone : c'est la sommation pondérée des entrées après
un passage par une fonction de transfert. Cependant, ils ne proposent pas de règles de changement de poids.

Pas de règle d'apprentissage. Un livre :
" The Organisation of Behavior " Résumé de l'idée :
"Cells that fire together wire together" Donald Hebb Aujourd'hui c'est l'idée majeure qui fait avancer
les recherches. Frank Rosenblatt Création du perceptron qui
peut apprendre des fonctions
linéaires. Bernard Widrow Utilisation de la règle delta de
Rosenblatt pour créer un réseau plus puissant, ADALINE. Minsky et Papert prouvent l'impossibilité pour un perceptron de traiter des problèmes non-linéaires. Fin de la première génération
des réseaux de neurones - Coupes dans les budgets de recherche
- Arrêt brutal de la discipline
- Le domaine va prendre 10 ans de retard 2eme génération L'IA piétine 1982 Modèle de Hopfield Révolution 1984 1984 1980 L'intelligence artificielle ne répond plus aux attentes des décideurs et du public.
La logique formelle atteint ces limites.
Il faut impérativement un renouveau ! John Joseph Hopfield Le renouveau des RNN.
Il propose une mémoire associative.
C'est un réseau récurrent basé sur la règle de Hebb. Problème Il ne mémorise que 0.14 motifs. Apparition de la Rétropropagation.
Elle permet enfin aux réseaux de neurones d'apprendre des fonctions non-linéaires.
Elle permet aux réseaux de neurones de devenir de vraies méthodes d'approxiamtion, de reconnaissance ou de modélisation. David Rumelhart Révolution 2 Les réseaux de neurones montrent des capacités pour la représentation de données multi-dimensionnelles.

Les cartes de Kohonen font leurs apparition. Teuvo Kohonen Ces cartes représentent des données de grande dimensions sur une carte bi-dimensionnelle.
Le voisinage est respecté dans les deux espaces. Fin de la 2eme génération Les réseaux de neurones sont arrivés au maximum de leur potentialités.
Pourtant, nous sommes encore loin de modéliser les comportements complexes d'animaux simples.
Les neurologues ont prouvé que ni la rétropropagation, ni les cartes de Kohonen ne sont responsable des comportements complexes dans le cerveau.
Quelle est la solution ?? Cracker le cerveau !!
Full transcript