Apprentissage Automatique PDF Exercice 1 : Enoncés inspiré

Perceptron simple Perceptron multi-couches

Comment ? • Supervisé. → Si la réponse est fausse on corrige le modèle en donnant la bonne réponse Perceptron multicouche. Exercice 1. Ou exclusif (+). On ...

Module 5 - Réseaux de neurones Exercices - Corrigé

Exercices - Corrigé Ce qui est correct alors aunue mise à jours des poids n'est requise. 2. La simulez de l'algorithme du perceptron sur cet ensemble de.

Corrigé Série de TD 1 Exercice 1 Nous allons réaliser l

Les données ne sont pas linéairement séparables. Pour apprendre le XOR on utilise un perceptron multicouche. (suite du cours).

Chapitre 3 : Le perceptron

Dans sa version simplifiée le perceptron est mono-couche et n'a qu'une seule Exercice : Perceptron. Exercices sur le troisième chapitre. III. Donner la ...

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Exercice. – Soit le réseau composé de 4 entrées et d'un Qu'en déduisez-vous quant aux possibilités d'un Perceptron ? d'une association de Perceptrons ?

Corrigé du

par exemple. Exercice 3 : Perceptron monocouche (6 points). On considère un neurone à seuil à 2 entrées dont la fonction d'activation est définie par

Corrigé

Corrigé. Page 2. Page 2 sur 2. Exercice 2 : (10 points). On veut construire par apprentissage un perceptron qui calcule le « ET » logique en utilisant l

TP5 : Perceptron

3 Perceptron mono-couche. 3.1 Réseau de neurones. Le premier réseau de neurones que nous allons voir est le perceptron mono-couche. Les neu- rones ne sont pas

Apprentissage Automatique

• Exercice 1 : Enoncés inspirés de (Rich & Knight). Problème 1: Apprendre le concept de – Perceptron monocouche : reconnaissance de forme opérations logiques.

réseaux de neurones et connexionnisme résumé de cours et

terminez l'apprentissage le résultat final re-classe-t-il tous les patterns ? Page 9. Le Perceptron exercices. • Tester la classification de nouveaux

???? ??????? ??????? ???? ?????? ???????? – ????? ?? ?

Exercice 2 ( 2 points) : Apprentissage dans le perceptron monocouche. Améliorer l'algorithme vu en cours avec le principe suivant: à chaque modification des

Perceptron simple Perceptron multi-couches

Comment ? • Supervisé. ? Si la réponse est fausse on corrige le modèle en donnant la bonne réponse.

Réseaux de neurones multicouches 2 Perceptron (monocouche) et

Perceptron (monocouche) et séparabilité linéaire sage du perceptron consistera `a corriger les poids selon l'erreur entre la réponse attendue d et.

Corrigé Série de TD 1 Exercice 1 Nous allons réaliser l

Les données ne sont pas linéairement séparables. Pour apprendre le XOR on utilise un perceptron multicouche. (suite du cours).

TP5 : Perceptron

Le réseau de neurones du perceptron mono-couche permet de construire une procédure de classification en p classes en considérant chaque neurone comme un "

Corrigé du

Exercice 3 : Perceptron monocouche (6 points). On considère un neurone à seuil à 2 entrées dont la fonction d'activation est définie par :.

Réseaux de neurones

Perceptron multi-couches convergence de l'algorithme du perceptron garantie si ... couche cachée : changement de représentation (cf exercices).

réseaux de neurones et connexionnisme résumé de cours et

terminez l'apprentissage le résultat final re-classe-t-il tous les patterns ? Page 9. Le Perceptron exercices. • Tester la classification de nouveaux

Apprentissage Automatique

Exercice 1 : Enoncés inspirés de (Rich & Knight) Perceptron monocouche : reconnaissance de forme opérations logiques simples.

TD-Perceptron - Nanopdf

TD-Perceptron. Exercice 1 – Perceptron linéaire `a seuil. Q 1.1 Un classifieur `a deux classes C1

Qu'est-ce que le perceptron multicouche?

Certaines applications peuvent nécessiter plusieurs sorties (dans le cas d'une classification à plusieurs classes par exemple), mais dans notre cas, tous les réseaux utilisés ont une seule sortie. Les possibilités d'arrangements entre les neurones sont multiples. La configuration la plus classique est appelée perceptron multicouche.

Comment calculer la sortie d'un perceptron multicouche ?

Le calcul de la sortie du perceptron multicouche se fait de manière itérative. Il faut tout d'abord placer les entrées du réseau dans le vecteur , puis appliquer l'équation (2.18) avec afin de calculer successivement . La sortie du réseau est alors . Les fonctions qu'il est possible de réaliser avec un PMC sont diverses.

Qui a inventé le perceptron ?

C’est en 1957 que le Perceptron fut inventé par Frank Rosenblatt au laboratoire aéronautique de Cornell. En se basant sur les premiers concepts de neurones artificiels, il proposa la « règle d’apprentissage du Perceptron ». Un Perceptron est un neurone artificiel, et donc une unité de réseau de neurones.

Apprentissage Automatique

ISTV Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis

E. ADAM

E. ADAM - ISTV - UVHC2

Introduction

•Premiers essais fin 1950 -Percepton (Rosenblatt, 1958) basé sur réseau de neurones -Jeu de dames (Samuel 1959) basé sur heuristique •Acquisition de concept -Metadendral (Buchanan 1978) créé des règles expliquant des données •Apprentissage Symbolique Automatique (ASA) -Début 1980 -Plusieurs techniques proposées

E. ADAM - ISTV - UVHC3

Les types apprentissage

-Types : •Connexionniste : renforcement de synapses ou de bits •Symbolique :acquisition de nouveaux concepts ou symboles -Déductif : classification de données, ou de théorèmes -Inductif : classification de concepts, découverte de classes -Analogique : en partie déductif, en partie inductif -Systèmes •Supervisé : on donne des exemples au système •Non-supervisé: le système observe, ... •Renforcement: mécanisme de punitions/récompenses

E. ADAM - ISTV - UVHC4

SBL : Similarity Based Learning

•Apprentissage à partir d'exemples

Apprentissage inductif

•Eléments de base : -Descripteurs : ensembles de mots représentant les propriétés du problème Concepts : éléments du domaine essentiels selon l'expert Exemples : ensemble de descripteurs qui représentent un situation du problème traité illustrant un concept Théorie du domaine : ensemble de connaissances générales sur le domaine, relations entre les descripteurs (sous forme de si... alors...)

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SBL : Similarity Based Learning

•Généralisation : effectuée par un système d'inférence inductive -But : déterminer l'ensemble des propriétés communes à tous les exemples d'un concept et ne se trouvant pas dans les contres-exemples -Plusieurs méthodes proposées : 'near-miss' (Winston), 'Version spaces' (Mitchell), ID3 (Quinlan), Unimem (lebovitz), algo de Patrick H. Winston (http://www.dmi.usherb.ca /~proj592/2003/apprentissage/AppAuto/Accueil.htm : C. Labrecque)

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SBL : Similarity Based Learning

•'Version spaces' (Mitchell) : •A partir d'exemples positifs et négatifs, -Définir l'ensemble le plus général (G) l'ensemble le plus spécifique (S) satisfaisant les exemples. -La convergence de G et S fournit un candidat pour le concept appris.

E. ADAM - ISTV - UVHC7

SBL : Similarity Based Learning

•Algorithme : -Initialiser G, à une description nulle (tout est possible) -Initialiser S au premier exemple positif -Prendre le premier exemple d'entraînement •Si l'exemple est positif : -Généraliser les modèles S pour accepter cet exemple, tel que :

»Les S doivent subir des changements minimaux

»S est une spécialisation d'un modèle Général »S n'est pas une généralisation d'un modèle Spécifique. -Oter les modèles G qui n'acceptent pas l'exemple positif.

Si l'exemple est négatif :

-Spécialiser les modèles G pour ne pas accepter l'exemple, tel que : »Les nouveaux G subissent des changement minimaux »Chaque nouveau G est une généralisation d'un S »Aucun G n'est une spécialisation d'un autre G -Oter les modèles S qui acceptent l'exemple négatif. -Si S et G sont tous deux des singletons alors : •S'ils sont identiques, afficher leur valeur et stopper •S'ils sont différents, les exemples sont inconsistant, le dire et stopper -Sinon, continuer de prendre des exemples.

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SBL : Similarity Based Learning

•Exemple : -Soit le langage : {(taille, forme), AND} où •taille = {petit, moyen, grand} •forme= {cercle,triangle,carré} -Soit les exemples suivants : •Exemple positif : (petit cercle) •Exemple négatif : (grand triangle) •Exemple positif : (grand cercle) -Quel est le concept ?

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SBL : Similarity Based Learning

(petit ?)(moyen ?)(grand ?)(? cercle)(? triangle)(? carré)

(petit cercle)(moyen cercle)(grand cercle)(petit triangle)(moyen triangle)(grand triangle)(petit carré)(moyen carré)(grand carré)

(nil)•Les espaces de versions sont les suivants :

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SBL : Similarity Based Learning

•Initialement, on a : G = {(*,*)} tout et S = {(nil)} rien •En ajoutant l'exemple positif (petit cercle), on a :quotesdbs_dbs7.pdfusesText_5

[PDF] Apprentissage Automatique Exercice 1 : Enoncés inspiré

Qu'est-ce que le perceptron multicouche?

Comment calculer la sortie d'un perceptron multicouche ?

Qui a inventé le perceptron ?

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Introduction

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Les types apprentissage

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SBL : Similarity Based Learning

Apprentissage inductif

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SBL : Similarity Based Learning

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»Les S doivent subir des changements minimaux

Si l'exemple est négatif :

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