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  1. #1
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    Par défaut Classifieur neuronal, quelle sortie de référence : indicatrice ou distribution ?
    Bonjour,

    Dans le cadre du calcul d'erreur au niveau de la couche de sortie dans un classifieur neuronal basique (fit-forward 2 couches cachées en sigmoïde et sortie en softmax), est ce que la sortie de référence pour le calcul de l'erreur est préférablement une indicatrice ou une distribution (dans la mesure où je peux la calculer) où le maximum de la distribution correspond au 1 de l'indicatrice ?

    Merci pour votre aide
    Gorz

  2. #2
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    Avatar de dourouc05
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    Le plus courant, c'est de prendre des probabilités en sortie (après un softmax, par exemple). Ensuite, tu peux prendre comme fonction objectif une entropie croisée. Ce n'est que pour une prédiction que tu prends le maximum en probabilité, si tu dois absolument sortir une seule et unique valeur.
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    Pas de question d'ordre technique par MP !

  3. #3
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    merci pour cette réponse rapide et pointue
    comme je ne suis pas certain d'avoir parfaitement compris je me permets de resituer la question
    il s'agit d'un classifieur pour un jeu type football, chaque robot/joueur a le choix entre 24 actions

    je mets en input les positions des adversaires et des coéquipiers et la balle. En sortie je souhaite obtenir la "meilleure" action sachant qu'il n'y a pas de "meilleure" action dans l'absolue mais en cohérence avec une stratégie

    je compare la sortie de ma RDN (24 neurones en softmax) avec un système expert de niveau ajustable (basé sur des règles et du scoring). Chaque coup peut être "noté" il y a d'une part des bons coups et de l'autre des mauvais coups.

    Je peux donc en regard de la sortie du RDN mettre au choix, une indicatrice qui vaut 1 pour le coup qui a le score maximum d'après le système expert de référence, et 0 partout ailleurs, ou bien mettre la distribution du système expert

    je peux donc mettre par exemple mettre sur un vecteur de 5 où le meilleure coup est le 3ème
    une indicatrice genre [0 ; 0 ; 1 ; 0 ; 0]
    ou bien une distribution [0.1 ; 0.15 ; 0.45 ; 0.35 ; 0.05]
    on pourrait se dire que le 4ème coup n'est pas si mauvais
    si je considère l'indicatrice, le 4ème coup est jugé aussi mauvais que le 5ème qui lui est très mauvais (par exemple je me déplace dans le sens opposé à la balle)

    intuitivement j'ai envie de penser que la distribution donnera un meilleur résultat (?) et enfermera moins le RDN dans une stratégie donnée quand je lacherai le système expert mais ça c'est une autre question

    du coup je sais pas trop quelles sont les pratiques habituelles

    Gorz

  4. #4
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    Bonjour,

    je vois deux questions à ta problématique :
    la première concerne les réseaux de neurones
    la seconde concerne la théorie des jeux

    Concernant les réseaux neurones, la réponse de dourouc5 est exacte, et c'est ce que tu reprends dans ton analyse finale. À savoir que le réseau neurones et la fonction SoftMax induisent une probabilité pour chaque décision. Le max donne la probabilité la plus élevé.

    Concernant la théorie des jeux, afin de faire varier ton style de jeu et de ne pas avoir toujours une stratégie unique, elle recommande d'introduire une probabilité entre les différents choix de ton agent. Mais cette question, même si elle est sous-entendue dans ton message, elle n'est pas clairement exposée.

    L'exemple principal de la théorie des jeux connus c'est le joueur de foot qui tire un penalty, même s'il est meilleur en tirant à droite, le goal lui sait qu'il est meilleur sur la droite et donc il anticipe. La théorie des jeux donne un mode de calcul de probabilités pour résoudre cela.

    Bien cordialement,

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