Discussion :

[rei.uchiwa]

Bonjour,

J'ai recherché dans le forum. Mais je n'ai pas trouvé ce que je recherche.
Il existe des réseaux de neurones avec rétro-actions (la sortie d'un neurone est injecté dans un ou plusieurs neurones des couches prédécesseurs).

Pour moi cela correspond à une boucle. J'aimerai savoir comment dans ce cas on détermine la sortie final du réseau ?

Comment calcule-t-on les coefficients des neurones, avec cette boucle ?

Et si vous avez de la littérature qui répondent à ces questions ? en français ou en anglais.

Merci

[Alexis.M]

En anglais tu peux googler "recurrent neural networks" et "back propagation through time"

[Franck Dernoncourt]

Pour moi cela correspond à une boucle.

Tout à fait.

J'aimerai savoir comment dans ce cas on détermine la sortie final du réseau ?

Soit :

• on fixe un nombre d'itérations pour propager une entrée dans le réseau (e.g. http://francky.me/doc/mrf2011-HEC-ISIR-ENS.pdf page 26 : "nombre d'iterations pour propager une entree dans le reseau : 100.")
• on attend que la sortie se stabilise, en général en indiquant également un nombre d'itérations maximum en cas de non convergence (e.g. Humphries, M., Gurney, K., and Prescott, T. (2007). Is there a brainstem substrate for action selection ? Philosophical Transactions of the Royal Society B : Biological Sciences, 362(1485) :1627-1639 ; page 28 "the cluster outputs were recorded after equilibrium was reached.")

Comment calcule-t-on les coefficients des neurones, avec cette boucle ?

Pas de différence avec les réseaux non récurrents.