Structure
des neurones - Fonctionnement
des neurones
- Le
cerveau
- Le
Neurone Formel
- Les
connexions
- Le
neurone de MCCulloch et Pitts
- La
phase d'apprentissage
Arrouy William
Voici une petite approche sans prétention sur les réseaux de neurones. Dans un premier temps, les deux premières parties présentent les bases des réseaux de neurones et leur représentation informatique. Dans un deuxiéme temps, les parties suivantes vont présenter divers types de réseaux de neurones ou du moins un algorithme avec un programme de démonstration dans quelques cas.
Les
Fondements Structure
des neurones Fonctionnement
des neurones Le
cerveau La
modélisation des réseaux de neurones Le
Neurone Formel Les
connexions Le
neurone de MCCulloch et Pitts La
phase d'apprentissage
La
rétro-propagation du gradient 
L'architecture
du réseau Le
principe général L'algorithme
Résultats
Le
réseau de HopfieldLes
mémoires auto-associatives Architecture
du réseau Le
principe L'algorithme
Reconnaissance
de caractères Modification
de la structure du réseau Mise
en place d'une couche de sortie récurrente Mise
en place d'une couche de sortie non-récurrente Mise
en place de sorties compétitives Extension
des bases 
Exemple de réseau avec JavaScipt (Netscape 2.02 ou +) Le réseau de Anderson (Brain in a Box)
L'Architecture
Le
Principe L'Algorithme
Les
Résultats La Machine de BoltzmannL'Architecture
Le Recuit Simulé Le
Principe Les Algorithmes
Les
Résultats La
contre-propagationL'Architecture
Le
Principe L'Algorithme
Les
Résultats Les
réseaux de KohonenLe
principe des réseaux concurentiels Les
cartes Topologiques de Kohonen Le
problème du voyageur de commerce
Les réseaux ARTRéférencesLes Applications
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