Mod Lisation Et Simulation D Un R Seau De Neurones Formels
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ETUDE D'UNE MACHINE MODULAIRE DE SIMULATION DE RESEAUX NEUROMIMETIQUES
DIFFERENTES APPROCHES DU PARALLELISME SONT SUIVIES AUJOURD'HUI, TANT POUR DEPASSER LES PERFORMANCES DES CALCULATEURS CLASSIQUES QUE POUR ABORDER CERTAINS PROBLEMES OU L'EMERGENCE D'UNE SOLUTION EST L'ABOUTISSEMENT D'UN PROCESSUS COLLECTIF. CES RECHERCHES CONCERNENT LES RESEAUX DE NEURONES FORMELS, PAR LE PARALLELISME QUI LES CARACTERISE, LEUR PRINCIPE DE CONTROLE ET LEURS DOMAINES D'APPLICATION. CETTE DISCIPLINE CONNAIT ACTUELLEMENT UN ESSOR IMPORTANT, GRACE A L'EVOLUTION DES ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE APRES UN DEMI SIECLE DE RECHERCHES PLURIDISCIPLINAIRES, ET AUX POSSIBILITES D'INTEGRATION DE TELS AUTOMATES PAR LES TECHNOLOGIES ACTUELLES. CETTE ETUDE PRESENTE UN CIRCUIT INTEGRE DIGITAL SEMI-PARALLELE, MODULAIRE ET RECONFIGURABLE, POUVANT PRENDRE PLACE DANS DIVERSES ARCHITECTURES DE MACHINES POUR EFFECTUER DES SIMULATIONS DE RESEAUX DE NEURONES. DANS LE BUT DE FACILITER L'INTERFACAGE AVEC UN LARGE ENSEMBLE DE CALCULATEURS, LA TECHNOLOGIE EMPLOYEE RESTE CLASSIQUE (CELLULES PRECARACTERISEES CMOS). LES DIVERS MODES DE CONTROLE DU CIRCUIT PERMETTENT D'ALLEGER DANS UNE CERTAINE MESURE LA TACHE DU SYSTEME HOTE, POUR OBTENIR UNE AMELIORATION SIGNIFICATIVE DES PERFORMANCES PAR RAPPORT AUX ORDINATEURS SEQUENTIELS. PLUSIEURS TYPES D'UTILISATION DU CIRCUIT SONT ENVISAGEABLES, DEPUIS DES APPLICATIONS DEDIEES OPTIMISEES OU LES PARAMETRES DU RESEAU DE NEURONES SONT FIGES, JUSQU'A DES MACHINES NEURONALES D'USAGE GENERAL SUR LESQUELLES IL EST POSSIBLE DE SIMULER UNE GRANDE VARIETE D'ARCHITECTURES DE RESEAUX DE NEURONES, AVEC DIFFERENTS ALGORITHMES DE RESOLUTIONS ET D'APPRENTISSAGE, ET UNE CERTAINE LIBERTE CONCERNANT LES CARACTERISTIQUES DES COEFFICIENTS. L'EXPLOITATION DE CE CIRCUIT, EN PARTICULIER AVEC LE DEVELOPPEMENT D'OUTILS LOGICIELS POUR LE METTRE EN OEUVRE, CONTRIBUERA A MIEUX CERNER CERTAINS POINTS CLE DES ARCHITECTURES MATERIELLES POUR LA SIMULATION DES RESEAUX DE NEURONES ET AMELIORER LES GENERATIONS SUIVAN
Optimisation Des Réseaux de Neurones Artificiels En Hydrologie
Ce livre traite de la mod lisation des d bits du Bandama Blanc avec les R seaux de Neurones. Elle projette de fournir des outils plus robustes pour la mod lisation des d bits des rivi res jaug es. Pour cela, deux mod les entra n s avec l'algorithme de la r tropropagation de l'erreur, ont t construits. Le premier mod le a t utilis seulement en simulation et le second en simulation et en pr vision. Le mod le conceptuel GR2M, a t utilis pour valider les r sultats obtenus avec les r seaux de neurones. Pour cette tude, une importante base de donn es climatiques (pluie et temp rature) et hydrom triques (d bits mensuels) a t utilis e. Les r sultats obtenus sont forts satisfaisants et nettement sup rieurs ceux obtenus avec le mod le conceptuel global GR2M. En effet, les r seaux de neurones parviennent expliquer plus de 70% de la variation des d bits, avec des coefficients de corr lation de Pearson qui exc dent 0,80. Cependant, ces mod les arrivent difficilement simuler et faire la pr vision des d bits extr mes ( tiages et crues) cause probablement du nombre r duit de donn es notre disposition et de la s paration des bases de calage et de validation.
Modélisation et simulation d'un réseau de neurones formels
Cette thèse consiste a modéliser un réseau neuronal situe en aval de la cochlee, qui constitue les premières couches de traitement des signaux de la parole issus du système auditif périphérique. Le cadre général du travail présente concerne la modélisation mathématique du réseau de neurones en question, la description de la machine massivement parallèle hypercube FPS T-40 utilisée comme outil de nos simulations, l'implantation du modèle neuronal sur cette machine parallèle et enfin les réalisations et interprétations de résultats de simulation. Ces travaux sont présentés en quatre chapitres comme suit: le premier chapitre s'inscrit dans le cadre général des réseaux de neurones, en commençant par les premiers modèles fondes sur des réseaux dits d'automates a seuil conçus par W. S. Mcculloch et W. Pitts des 1943, des réseaux d'automates cellulaires conçus par J. Von Neumann des 1948, etc... Le deuxième chapitre introduit la mesure de Gibbs, champs aléatoires et modèles de réseaux (déterministes et stochastiques). Puis, il présente l'étude du probleme d'ergodicité des réseaux de neurones probabilistes. Le troisième chapitre concerne l'environnement technique ou nos simulations de réseaux de neurones ont été effectuées. Il consiste en une description générale du principe du parallélisme et en une présentation détaillée de la machine massivement parallèle hypercube FPS T-40. Enfin, le quatrième chapitre comprend l'implantation de l'algorithme du réseau de neurones sur la machine massivement parallèle hypercube FPS T-40, l'expérimentation numérique et l'interprétation des résultats numériques. Ensuite, on a représente graphiquement ces résultats, a l'aide de mesures statistiques adéquates résumant le comportement dynamique du réseau, sur station de travail vinix (ordinateur spécialisé dans le traitement d'images)