Discussion :

[Debutant_pc]

Bonjour

à l aide du logiciel easynn (http://www.easynn.com/) j ai construit un réseau de neurone .
J extrais les infos suivantes (une partie).

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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node	bias   	weight    	from	to
0	0.000000
1	0.000000
2	0.000000
3	0.000000
4	0.000000
5	0.000000
6	0.000000
7	-1.037840
		-0.757423	0	7
		-0.757423	1	7
		-0.161101	2	7
		0.005812	3	7
		0.088928	4	7
		-0.170732	5	7
		0.173888	6	7
8	-1.428228
		-0.692361	0	8
		-0.692361	1	8
		-0.705624	2	8
		0.117767	3	8
		0.075681	4	8
		0.491137	5	8
		0.032660	6	8

Je précise que l ia n est en rien un domaine que je maîtrise, même de loin toutefois je crois comprendre par exemple que la le neurone 8 reçoit une valeur en provenance du neurone 6 qu il multiplie par 0.03266.

Si j ai bon, j aimerai savoir comment procéder puisque le neurone 8 reçoit des valeurs en provenance de 7 premiers neurones. Faut il les additionner dans le neurone ?

Par ailleurs, chaque neurone a un biais unique (-1.428228) pour le nuerone 8 par exemple. A quoi est ce que cela correspond t il ?.

Mon objectif étant de vérifier, au delà de la phase d apprentissage et de validation, les résultats obtenus avec une nouvelle série de données.

Ou connaissez vous un logiciel gratuit et facile d accès qui me permettrait de saisir ces valeurs et de tester su un nouvel échantillon ?

Merci de votre aide

[dev_ggy]

Bonjour,

je ne connais absolument pas le logiciel que tu utilises, mais dans un réseau de neurones classiques multicouches, chaque neurone d'une couche est connecté à l'ensemble neurones de la couche inférieure et de la couche supérieure. Un des résultats des réseaux de neurones théoriques montre qu'il est nécessaire d'avoir un biais pour résoudre certaines solutions. C'est l'exemple classique du XOR qui ne peut être résolu par un neurone à deux entrées sans l'aide d'un neurone complémentaire soit un biais. Pour mieux comprendre mes explications je te conseille de te référer à un cours de réseaux de neurones classiques qui abordent en général ce sujet dans les premiers chapitres.

Il existe des solutions graphiques pour les réseaux neurones que je maîtrise mal. Personnellement j'utilise les Framework python Tensorflow ou Pytorch pour réaliser les réseaux neurones. Ton problème ressemble plus à un problème de machine Learning qu'un problème de Deep Learning. L'intérêt du Deep Learning par rapport aux machines Learning est sa capacité à traiter de la donnée non structurée. Les données non structurées sont : l'images, le texte, le son.

Cordialement,