les réseaux de neurones sous matlab

SALUT tout le monde
j'ai fais une classification a l'aide des réseaux de neurones, avec Matlab ; j'ai deux question:
1- le fait d'augmenter le nombre de neurone de la couche cachée nous donne un meilleur taux de classification. pk ???
2- les paramètres, a quoi sert chaque ligne.

Code:

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1 2 3 4

a.trainParam.epochs=10; a.trainParam.goal =0.01; a.trainParam.mu =0.1; a.trainParam.mem.reduc=0.01;

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Merciii
:calim2:

Bonjour
Si t'as plus de neurones dans ton cerveau tu aura la solution avec précision, n'est ce pas.;), c'est le même principe.

Cordialement

ok merciii et pour la 2eme question ???

Bonjour,

"Si t'as plus de neurones dans ton cerveau tu aura la solution avec précision, n'est ce pas., c'est le même principe." --> FAUX!

Bonne Chance

Bonjour
Peut être je n'était pas clair, mais normalement une couche cachée permet de modéliser des fonctions de décisions complexes, donc en augmentant tes couches tu facilite la classification.
Chaque classifieur a ces paramètres, et ceux ci c'est les paramètres des reseaux de neurones.
Cordialement

Bonjour
Tu dit c'est faut peut être je me suis mal exprime, mais il faut expliquer pourquoi, parce je peut te dire c'est vrai, qui prouve;).
Cordialement

merci pour vos réponse sa ma aider a mieux comprendre.

Bonjour,

"Tu dit c'est faut peut être je me suis mal exprime, mais il faut expliquer pourquoi, parce je peut te dire c'est vrai, qui prouve." --> Quand c'est un sujet qu'on maîtrise, on na pas à attendre de justification des intervenant ni à se contredire sur deux ou trois posts successifs!!!

A mon sens, dans un forum comme celui-ci, on peux être, de passage, en recherche d'informations ou connaisseur. Ainsi, si on n'est pas vraiment certain de maîtriser un sujet, il me semble que l'on ne peut pas vraiment s'aventurer à répondre et s'amuser à donner des analogies qui ne tiennent pas forcément debout.

Donc, si on a un minimum de bon sens on se rendrait compte facilement qu'en suivant les conseils d'AbidiNeb on opterait plutôt pour une (ou plusieurs) couche(s) cachée(s) à nombre quasi infini (dans la mesure du possible) de cellules/neurones. Les disparités et particularités entre problèmes disparraîtraient et tous les problèmes convergeraient alors vers un problème universel!!!

Naturellement, je ne parle pas jusque là de qualité d'apprentissage pour ne pas dire plus.

Pour finir, il me semble qu'il est vraiment inutile de chercher à mener les gens en bateau, pour tirer des infos parfois, sans pour autant chercher à répondre à leurs interrogations, ne serait ce que peu.

Bon Courage

Bonjour, tu te trompe sur toute la ligne mon cher,
Moi je parle de l'apprentissage seulement, parce qu'il n 'as pas précisé, sur des nouvelle données, t'as tout a fait raison:ccool:.
Bon courage
Cordialement

"...Moi je parle de l'apprentissage seulement..." et ça veut dire quoi au juste? faudrait il prendre une couche cachée avec 36000 neurones pour être conforme à vôtre suggestion si astucieuse?

"...sur des nouvelle données, t'as tout a fait raison..." et la différence, ce serait quoi au juste?

Bonjour
Tout d'abord il faut parler avec respect même si c'est pas pour moi, au moins pour ce merveilleux forum.
La difference c'est l'erreur, par exemple pour le réseau multicouches, tu peut augmenter le nombre de couches autant que tu veut, et c'est equivalent a une seule, je ne peut pas etre plus clair que ca.
Cordialement