Réseaux neuronaux et modèle objet. Le site du livre

	*Réseaux neuronaux et modèle objet* Illustré avec Java
		Jean-Philippe Rennard Vuibert, 2006, 304 p. ISBN 2-717-4830-8

Sommaire du livre

Avant-propos

Chapitre 1 La métaphore
- L’ordinateur et la pensée : Du symbolisme au biomimétisme
  - Les machines peuvent-elles penser ?
  - Symbolisme et biomimétisme
- Neurones biologiques
  - Le neurone
  - L’influx nerveux
  - La transmission de l’influx nerveux
  - L’apprentissage
  - Un modèle du traitement de l’influx
Chapitre 2 Le modèle fondateur

L’origine des réseaux neuronaux
Le modèle de McCulloch-Pitts
- Formalisation d’un neurone de McCulloch-Pitts
- Implémentation des opérateurs booléens
- Réseaux récurrents de McCulloch-Pitts
- Neurones de McCulloch-Pitts et automates finis
Topologie des réseaux neuronaux
- Réseaux non bouclés
- Réseaux récurrents

Chapitre 3 Perceptron et Adaline
- Le Perceptron
  - Apprentissage
  - La Règle d’apprentissage du Perceptron
- L’Adaline
  - La règle delta
- Fonctionnement de l’apprentissage
- Limites du Perceptron
Chapitre 4 Réseaux multicouche
- Réseaux multicouche
  - Au-delà du Perceptron simple
  - Fonctionnement du Perceptron multicouche
- Perceptron multicouche et apprentissage
  - Fonctions de transfert
  - Algorithme de rétropropagation du gradient
  - Mise en œuvre de l’algorithme de rétropropagation
    - Etape 1 : Initialisation du réseau
    - Etape 2 : Propagation avant
    - Etape 3 : Calcul de l’erreur
    - Etape 4 : Calcul du signal d’erreur sur la couche de sortie
    - Etape 5 : Calcul du signal d’erreur sur la couche cachée
    - Etape 6 : Correction des poids synaptiques de la couche de sortie
    - Etape 7 : Correction des poids synaptiques de la couche cachée
  - Représentation interne du problème et couche cachée
    - Le problème de la parité
    - Représentation des relations de parenté
- Limites et améliorations des Perceptrons multicouche
  - Minima locaux, nombre d’unités cachées et surapprentissage
  - Gestion des données d’apprentissage
  - Normalisation des entrées
  - Critères d’arrêt
  - Accélération de l’apprentissage
  - Pas d’apprentissage
    - Le Delta-bar-delta
    - Rprop
  - Les algorithmes d’ordre deux
    - Quickprop
    - Les gradients conjugués
  - NETtalk : un exemple d’application
  - Les réseaux à fonctions radiales de base
Chapitre 5 Réseaux récurrents
- Mémoires associatives
- Mémoires associatives bidirectionnelles
- Le modèle de Hopfield
  - Hopfield et mémoire associative
  - Limites des capacités de mémorisation
  - Hopfield et optimisation
  - La machine de Boltzmann
Chapitre 6 Réseaux auto-organisés
- Le modèle de Kohonen
- Structure du réseau
- Fonctionnement du réseau
  - Compétition
  - Coopération
  - Adaptation
- Applications
- Réseaux ART
Chapitre 7 Réseaux évolutionnaires
- Algorithmes évolutionnaires
  - Algorithmes génétiques
    - Codage du problème
    - Processus de sélection
    - Méthodes de réajustement de la fonction d’adaptation
    - Croisements et mutations
    - Parallélisation
    - Schémas et parallélisme implicite
  - Stratégies d’évolution
  - Programmation génétique
- Réseaux évolutionnaires
  - Apprentissage et évolution des poids
  - Évolution de l’architecture des réseaux
  - Évolution de la règle d’apprentissage
Chapitre 8 Modèle objet en Java
- Les classes de base
  - L’interface Unite
  - L’interface GroupeUnites
  - Les unités externes
  - Le neurone
  - Les synapses
  - Les connexions
  - La classe Couche
  - La classe Reseau
  - Le biais
  - Les données d’entrée
  - Les résultats
  - Les fonctions de transfert
- Perceptron multicouche
- Réseau de McCulloch-Pitts
  - Le neurone de McCulloch-Pitts
  - La couche de McCulloch-Pitts
  - La classe ReseauMP
  - Exemple de réseau de McCulloch-Pitts : Jeu de Nim
- Réseau de Kohonen
  - Le neurone de Kohonen
  - La couche de Kohonen
  - La classe ReseauKoho
  - Exemple de réseau de Kohonen : Classification des couleurs
  - Résumé de la mise en œuvre du paquetage
Bibliographie
Index

Home

Package neuronespack

Perceptron multicouche

Réseau de McCulloch-Pitts

Réseau de Kohonen

Le livre est disponible ici :

Dernière mise à jour : 6 May, 2006