Difference between revisions of "Courses/RNEU"
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|objectives=Connaître les principaux types de réseaux de neurones, les algorithmes d’apprentissage associés et les applications pratiques correspondantes. |
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+ | |content=* Modèle biologique* Généralités sur l’apprentissage* Neurone formel* Perceptron / Règle delta* Perceptron multi-couches / Rétro-propagation du gradient* Réseaux RBF* Carte de Kohonen |
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|references=C. M. Bishop, Neural networks for pattern recognition, Oxford University |
|references=C. M. Bishop, Neural networks for pattern recognition, Oxford University |
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Simon O. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Prentice Hall |
Simon O. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Prentice Hall |
Revision as of 15:15, 3 February 2020
Titre |
Réseaux de Neurones (introduction) |
---|---|
Sigle |
RNEU |
Enseignant | |
Période |
S4, Ing2 |
Public |
Majeure, CSI"CSI" is not in the list (InfoSup, InfoSpé, Tronc-commun, Majeure, Apprentis, Cycle Ing, SCIA, AppIng, RDI, IMAGE, ...) of allowed values for the "Course audience" property., SCIA |
Contrôle | |
Durée | |
Optionnel |
non |
Module |
Sciences Générales |
Prérequis |
ING1 |
Objectifs |
Connaître les principaux types de réseaux de neurones, les algorithmes d’apprentissage associés et les applications pratiques correspondantes. |
Plan |
|
Documentation |
|
Support | |
Journaux |