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#1 |
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Invité de passage
![]() Inscription : septembre 2012 Messages : 20 ![]() |
Bonsoir,
Je suis en train de faire ma mémoire de mastère dont une partie du sujet est à propos l'analyse en composantes principales appliquée aux systèmes non linéaires. Pour appliquer l'ACP non linéaire, une méthode est basée sur le réseau de neurone auto-associatif constitué de 3 couches cachés. les entrées de ce réseau sont les n variables observées du système et les sorties sont les n variables estimées, en minimisant la somme de l'erreur quadratique E=sum(xi-xi')^2. Je me demande s'il y a quelqu'un peut m'aider de programmer ceci en matlab. |
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#2 |
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Membre expérimenté
![]() Inscription : août 2010 Messages : 516 ![]() |
Bonsoir,
Pour commencer;, il faut a minima que tu détailles tes neurones et leurs fonctions de transferts. Il existe des toolbox de réseau de neurone sur le web. Il existe également des méthodes d'ACP curvilinéaires ne nécessitant pas de réseau (basés sur des splines). |
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#3 |
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Invité de passage
![]() Inscription : septembre 2012 Messages : 20 ![]() |
Bonsoir,
mais je ne connais pas les méthodes d'ACP curvilinéaires Comment je détermine les neurones et les fonctions de transfert ? |
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