Réseaux neuronaux et intelligence artificielle

Réseaux neuronaux et intelligence artificielleEnergie, Entropie et Information

BOURHIS DamienFRANCOIS BenjaminCRAVERO Emilie

Promo 2011L2 groupe B

Plan Les réseaux neuronaux

Le neuroneLes réseauxL’apprentissage

La théorie de l’auto-organisation par le bruitHistoriqueThéorie de l’information

Les neurones Le neurone biologique

Le neurone formel :

Les neurones

Le potentiel :

La fonction d’activation :Paramètres attachés aux entrées du

neurone

Paramètres attachés à la non-linéarité du neurone

où

Les neurones

Les réseaux de neurones Les réseaux non-bouclés :

Les réseaux de neurones Les réseaux bouclés :

Apprentissage

IA : théorie de l’auto-organisation par le bruit

Historique :

La théorie de l’auto-organisation par le bruit fut proposée en 1972 par Henri Atlan

L’essentiel de cette théorie est que le bruit peut, paradoxalement, enrichir la diversité et l’organisation

Complexité ou Complication ? Complexité :

Grand nombre de degrés de liberté (bruit)

Complication :Apparemment compliqué mais très déterminé

Trois mesures de la Complexité 1er Niveau : Variété, quantité d’info

2ème Niveau : Formule de Shannon

3ème Niveau : Formule d’Atlan

Mesure de l’auto-organisation par le bruit

Effet perturbateur Effet organisateur

Intérêt pour l’I.A. La théorie d’Atlan revalorise le rôle du

bruit et du hasard dans les systèmes organisés

Les systèmes d’I.A. s’appuient à 99% sur des mécanismes formels et déterministes

Bibliographie Livres :

De nouvelles voies vers l’IA, Editions Massin Réseaux de neurones, méthodes et applications, Eyrolles

Ressources internet : 

http://www.techno-science.net -> article sur les réseaux de neurones artificiels

http://alp.developpez.com/tutoriels/intelligence-artificielle/reseaux-de-neurones/