ISBN-13: 9783838187655 / Francuski / Miękka / 2018 / 72 str.
Dans ce travail nous avons dA(c)veloppA(c) des algorithmes pour deux architectures diffA(c)rentes. Dans la premiA]re, on fixe le nombre de neurones au dA(c)part de la phase d'apprentissage puis on dA(c)termine les paramA]tres du rA(c)seau. Pour la deuxiA]me architecture, le choix des paramA]tres du rA(c)seau se fait d'une maniA]re automatique. Le but de ce travail est de prA(c)senter des heuristiques pour gA(c)nA(c)rer, d'une maniA]re constructive, des rA(c)seaux de neurones pour l'apprentissage. Elles permettent de gA(c)nA(c)rer des rA(c)seaux A une seule couche cachA(c)e complA]tement connectA(c)e aux unitA(c)s d'entrA(c)s, et un neurone de sortie connectA(c) aux unitA(c)s cachA(c)es.
Dans ce travail nous avons développé des algorithmes pour deux architectures différentes. Dans la première, on fixe le nombre de neurones au départ de la phase dapprentissage puis on détermine les paramètres du réseau. Pour la deuxième architecture, le choix des paramètres du réseau se fait dune manière automatique. Le but de ce travail est de présenter des heuristiques pour générer, dune manière constructive, des réseaux de neurones pour lapprentissage. Elles permettent de générer des réseaux à une seule couche cachée complètement connectée aux unités dentrés, et un neurone de sortie connecté aux unités cachées.