Discussion :

[demoisellex]

bonjour,
pouvez vous me recommander des lectures sur la façon de coder un réseau neuronale pour l'optimiser par l'algorithme génétique, sinon n'importe quelle technique/métaheuristique pour choisir une architecture d'un réseau de neurone.
j'ai déja construi un réseau par apprentissage bayesian, or le nombre des neurones en couches cachés a été choisi empiriquement (essai- erreur). Maintenant je cherche à refaire la même chose mais en adoptant une technique permettant la configuration du réseau (couches et neurones cachés) automatiquement.

[Invité]

Pourquoi pas utiliser un réseau de neurones ?

[demoisellex]

pardon j'ai pas compris votre réponse!

Oui je vais l'utiliser mais le problème c'est que je veux optimiser sa topologie

[Invité]

je me suis un peut embrouillé depuis ma réponse, je trouve pas mon cheminement désolé.
Si non perso j'ai un truc.

Les entrées de mon réseau constitue un langage.
Ce langage est un ensemble de mots numéroté de 0 à N
je code en suite le langage en binaire selon le nombre de mots en entrée.
Et je met autant de neurones caché que de mots en entrée.

Et encore si non, je pense que ça revient à dire qu'il faux en moyenne 1 neurone par objet en entrée.

Si non encore, je connais pas grand chose, mais par exemple si tu as 4 type de donnée en entrée ça te fait 4 langage, pour chaque langage 1 neurone suffit par objet en entré, mais là vaut mieux avoir des codage du langage de même nombre de neurone d'entrées.
Quitte à avoir des neurone qui serve théoriquement à rien.

Mais c'est ma théorie. Optimalemant.