« Gaz neuronal » : différence entre les versions
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Cet algorithme est appliqué à la compression de données ou à la quantification vectorielle, par exemple en reconnaissance des langues naturelles, en traitement des images ou à la reconnaissance de motifs. En tant qu'alternative robuste et convergente à l'algorithme K-moyennes, il peut être utilisé pour le partitionnement de données. | Cet algorithme est appliqué à la compression de données ou à la quantification vectorielle, par exemple en reconnaissance des langues naturelles, en traitement des images ou à la reconnaissance de motifs. En tant qu'alternative robuste et convergente à l'algorithme K-moyennes, il peut être utilisé pour le partitionnement de données. | ||
Version du 16 mai 2019 à 23:53
Domaine]
Définition
Le gaz neuronal est un réseau de neurones artificiels inspiré des cartes auto-adaptatives, introduites en 1991 par Thomas Martinetz et Klaus Schulten. Le gaz neuronal est un algorithme simple pour trouver une représentation optimale de données à partir de vecteurs principaux. La méthode fut appelée « gaz neuronal » parce que l'évolution des analyses en composantes principales vecteurs principaux durant l'étape d'apprentissage fait penser à un gaz qui occupe un espace de façon uniforme.
Cet algorithme est appliqué à la compression de données ou à la quantification vectorielle, par exemple en reconnaissance des langues naturelles, en traitement des images ou à la reconnaissance de motifs. En tant qu'alternative robuste et convergente à l'algorithme K-moyennes, il peut être utilisé pour le partitionnement de données.
Fraçais
gaz neuronal n.m.
Anglais
neural gas
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki
