Les réseaux neuronaux.
Les réseaux neuronaux artificiels sont une vaste gamme de techniques plus ou moins inspirées des réseaux
neuronaux naturels. Les travaux révolutionnaires sur la rétropropagation ont montré de nombreuses possibilités
des réseaux neuronaux multicouches, qui apparaissent comme une famille de fonctions aux nombreuses bonnes propriétés:
- capacité de modéliser des discontinuités avec un nombre fini de paramètres,
- dérivabilités diverses par rapport aux poids, d'où la diversité des applications dont la prévision et le neurocontrôle,
- compatibilité aisée avec des critères de régularisation,
- modularité,
- parallélisme possible.
De nombreux travaux en réseaux neuronaux artificiels concernent des tâches autres que la prévision supervisée:
- la classification non-supervisée,
- la discrétisation,
- l'analyse en composantes indépendantes,
- l'analyse en composantes principales non-linéaires,
- le contrôle (neurocontrôle, programmation neurodynamique).
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