Discussion :

[sp41110]

Bonjour

Je me suis mis dans la tête de realiser un réseau de neurone en delphi à partir d une excellente video tuto qui met enfin cette structure à la portee de tous et ce qui ne gache rien, c est en Français. La video est ici https://www.youtube.com/watch?v=0jh-...ature=youtu.be
Cela ne pose pas de pb de codage.

Considerant la fonction sigmoid ( de 0 à 1 ) et considerant que je souhaite obtenir une sortie binaire ( 0/1).

J ai imaginé que je devais prendre un 'intervalle' de tolerance, un seuil au dessus et en dessous duquel je considererais que ma reponse est acceptable
par exemple en dessous de 0.1 -> je considere la sortie comme 0, au dessus de 0.9 -> je considere la sortie comme 1.

Ce principe est il correct ? Si oui, y a t il un moyen "d'optimiser' cet intervale de tolernce ?

Mais comment proceder si par exemple je souhaite en sortie 13,14,15 ou tout autre nombre ?

Merci de votre aide

[lilalex]

Ce que tu cherches ici c'est la fonction d'activation.

Il en existe plusieurs, tu connaît la fonction sygmoïde, mais toi ce que tu as besoin (si j'ai bien compris ton besoin) ici c'est la fonction heavyside.
C'est à dire que si le seuil est franchit, ta fonction renvoit 1 sinon 0.

[sp41110]

Merci

J ai donc cherché et suis tombé sur ça http://lcn.epfl.ch/tutorial/french/a...omponents.html

Cela explique simplement (et c est tellement rare dans ce domaine pour les non matheux comme moi).

Donc j ai compris en fait que, et c est tellement idiot que je n y avais pas pensé, à chaque pb sa solution propre. C est à dire que le resulat obtenu au neurone de sortie doit être interpreté de façon propre à mes attentes.
Dans mon cas, avec la fonction d activation sigmoide, je vais interpreter cela comme la proba d'obtenir 1 et valider cette proba si elle est > à 50%. Puis affiner pour tendre vers les 90%.
J essayerais aussi avec les autres fonctions d activation pour voir les plus perforantes et les plus rapides dans mon cas precis.

merci de m avoir eclairé.

[ToTo13]

Les neurones de ta couche de sortie te donnent une probabilité d'appartenance à une classe. Comme certaines fonctions d'activation ne sont pas forcément dans l'intervalle [0,1], on ajoute très souvent une fonction SoftMax sur la couche de sortie, comme ça tu as une somme des probabilités égale à 1.

Ecrire son propre réseau de neurones c'est bien (je l'ai déjà fait), mais pour réellement prototyper, il vaut mieux utiliser des librairies complètes, bien codées, rapides et bien maintenues : Theano et Torch étant les deux principales, mais tu as quelques frameworks qui peuvent aller au dessus.

[sp41110]

Merci pour ces consiels que je vais suivre.
J ai une facheuse tendance à vouloir reinventer la roue..

J ai trouvé un tuto qui detaille comment realier un reseau avec Aforge en C#

Je vais me lancer, j ai plus qu a apprendre le c# mais je suis motivé per ce tuto qui rend cela tellement simple...

le tuto est ici : http://blogs.infinitesquare.com/b/mf...t#.VsUGaNCaf6k