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salut à tous
Bon ben ma question c'est ce qu'il y a de plus simple.
Dans un MLP à 3 couches , le vecteur des input comment serait il ?
exemple : couche des input contient 3 perceptron
implique mon vecteur de donnée est de la forme (x1,x2,x3)
ou bien de la forme ( (x1,x2,x3),(x2,x3,x1),(x3,x1,x2))
merci a tous
Quel que soit le nombre de couches de ton MLP, il y a un nombre fixe d'informations données à ton MLP. L'ensemble de ces informations constitue une famille de nombres, qui se modélise en fait par un vecteur.
Si tu dois donner 120 informations en entrée de ton réseau de neurones, tu auras en fait un vecteur de 120 composantes (autrement dit un vecteur de dimension 120), et non pas 120 vecteurs de dimension 120 ou <le nombre de couches du MLP> fois des vecteurs de dimension 120.
Donc c'est (x1, x2, x3) tout simplement ;)
Tu peux lire http://alp.developpez.com/tutoriels/...x-de-neurones/ pour te familiariser avec la modélisation des réseaux de neurones et les algorithmes de base pour l'apprentissage ;)
Merci Alp
c'est trés claire comme répense et c'est d'une grande aide pr moi
maintenant je voudrai me mettre sur le clusturing avec des reseaux de neurones
je voudrai regrouper en fait des points d'une image en se basant sur leur intensité
ma qst alors c'est quel type de ANN utiliser (et cmt ça marche )
merci encore une fois
Pour cette question, tu seras mieux aidé dans le forum Traitement d'Images (juste à côté du forum Intelligence Artificielle) ;)