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/