Séance de cours

Réseaux de neurones : contrôle monocouche

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Dans cours

BIOENG-456: Controlling behavior in animals and robots

Students will acquire an integrative view on biological and artificial algorithms for controlling autonomous behaviors. Students will synthesize and apply this knowledge in oral presentations and computational exercises. ...

Description

Cette séance de cours couvre la mise en œuvre d'un contrôleur de réseau neuronal monocouche à l'aide du logiciel de simulation Webots. Il explique les différences entre les neurones artificiels, les perceptrons et les réseaux neuronaux monocouches. La séance de cours traite également des fonctions de transfert, de l'ajout d'un troisième capteur et de l'impact des nombres de capteurs sur la complexité du comportement. En outre, il explore l'efficacité de l'utilisation des neurones, la génération de jeux de données et les architectures réseau variables dans la résolution des tâches. La session se termine par un aperçu des règles de Boids pour le comportement collectif.

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Enseignant·e

Pavan P Ramdya

https://ramdya-lab.epfl.ch/

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Concepts associés (32)

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Neurone formel

thumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.

Perceptrons (book)

Perceptrons: an introduction to computational geometry is a book written by Marvin Minsky and Seymour Papert and published in 1969. An edition with handwritten corrections and additions was released in the early 1970s. An expanded edition was further published in 1987, containing a chapter dedicated to counter the criticisms made of it in the 1980s. The main subject of the book is the perceptron, a type of artificial neural network developed in the late 1950s and early 1960s.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

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Séances de cours associées (64)

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

Réseaux neuronaux profonds : optimisation et approximation

Explore l'optimisation et l'approximation dans les réseaux neuronaux profonds, y compris le contrôle optimal et les expériences numériques.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Réseaux de neurones : Perceptron

Couvre les principaux concepts des réseaux neuronaux, y compris le modèle Perceptron et les algorithmes d'entraînement.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

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