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Aleph69
tu devrais peut-être commencer par te documenter sur le perceptron multicouches, ce n'est pas ce qui manque sur google!
arij25 nous parle ici de perceptron "simple", et non multicouche. Ce qui n’empêche qu'il existe énormément d'information sur le sujet on the web .
Envoyé par
Aleph69
Le lien est assez concis, et le code plutôt hard pour ce mettre les idees au clair, de plus il semble que le taux d'apprentissage soit fixe, ce qui n'est pas très judicieux.
Envoyé par
Aleph69
Si tu as les moyens ou une b.u. à disposition, il existe de nombreux livres intéressants sur les réseaux de neurones.
+1, rien ne vaut le papier (recycle bien sur.)
Apres avoir bien troller,
On commence part ce mettre les idées au clair.
1. Le perceptron est un algorithme d'apprentissage supervise de fonction linéaire.
-> Supervise car on entraîne l'algorithme grâce a une base de connaissance, couple entre/sortie desiree.
2. Dans ta consigne tu as:
- La fonction a apprendre: ET.
- La base d'apprentissage (couple entre/sortie desiree) -> la table de veriter.
- Des conditions initiale pour démarrer l'apprentissage.
3. Comment est definie ton perceptron:
Tu as deux entrees, et une sortie.
Ces deux entrees doivent etre agréger afin de donner la sortie. Cette agrégation se fait grace a une somme pondéré:
x_1*w_1+x_2*w_2 + ... + x_n*w_n=y
ou w_i est le poids associe a l'entre i.
4. Comment apprendre:
Par essaie erreur.
On peut commencer par des poids aleatoire, en gros j'essaie un truc au hasard et je me corrigerais, ou alors on peut initialiser les poids par des valeurs determinees, comme ces ton cas.
a. Dans un cas comme dans l'autre on commence avec les poids initialises, et un couple de donne (pris au hasard ou séquentiellement).
b. On compare ensuite le resultat obtenu avec la sortie desiree, ce qui nous donne l'erreur:
c. Si l'erreur est differente de zeros, alors on corrige les poids:
1 2
| w_1=w_1+eps*E*x_1
w_2=w_2+eps*E*x_2 |
d. Si le critere d'arret n'est pas satisfait
- Erreur en dessous d'un seuil
- Stabilisation de l'erreur
- Nombre d'iteration max
- ...
On prend un nouveau couple et on retourne a a.
Sinon on s'arrete.
5. A quoi sert eps? C'est le taux d'apprentissage. Il evite de modifier de façon trop rapide les poids ce qui peut provoquer une divergence de l'erreur, ou une oscillation de l'erreur.
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