Salut,
J'ai un projet de memoire de fin d'étude intitulé: "Reconnaissance de forme par réseau neuronal". Au départ, j'ai pensé que j'utiliserai Java pour la simulation, mais vu le nombre de ligne à écrire, je me suis retourné vers Matlab.
L'objet de la simulation est de classifier une forme géométrique( triangle, cercle, rectangle) présentée à l'entrée du réseau. Le réseau aura 3 sorties dont 1 pour le cercle, 1 pour le triangle et 1 pour le triangle. Donc les valeurs de sorties sont donc les probabilités d'appartenance de la forme aux 3 classes. Le réseau aura aussi une couche cachée composée de centaine de neurones ( environ 120). Donc il s'agit d'un reseau de neurone multi-couche (PMC ou MLP en anglais)
La taille de l'image d'entrée est de 32*32 pixels, ce qui m'amène à penser que le nombre de neurone d'entrée est de 1024 neurones, ie: 32*32.
L'algorithme utilisée est l'algorithme de retropropagation de gradient.
J'arrive pas à configurer correctement tout ça dans NNTOOL de Matlab. Je sais pas si ces sont les entrées qui sont mal présentées ou il y a une (des) incompatibilité de configuration.
J'ai déjà réussi à simuler le xor sur NNTOOL (c'est juste pour infos)
Je sais pas donc comment présentée les entrées (la matrice 32*32)
Aide moi et corrige moi pour que je puisse réussir à monter tout ça sur NNTOOL
Merci et bonne lecture