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| ==Définition== | | ==Définition== |
| Le gaz neuronal est un réseau de neurones artificiel, inspiré des [https://datafranca.org/wiki/Carte_auto_adaptative?veaction cartes auto-adaptatives], et introduites en 1991 par Thomas Martinetz et Klaus Schulten3. 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 vecteurs principaux durant l'étape d'apprentissage fait penser à un gaz qui occupe un espace de façon uniforme.
| | Réseau de neurones artificiels inspiré des[[Carte auto adaptative| '''cartes auto-adaptatives''']], 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 fait penser à un gaz qui occupe un espace de façon uniforme. |
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| Cet algorithme est appliqué à la compression de données ou à la quantification vectorielle, par exemple en reconnaissance des langues naturelles4, en traitement des images5 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 données6.
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| Le '''gaz neuronal'''<ref>{{lien conférence|titre = Un nouvel algorithme incrémental de gaz neuronal croissant basé sur l’étiquetage des clusters par maximisation de vraisemblance : application au clustering des gros corpus de données textuelles hétérogènes|url = http://atlas.irit.fr/PIE/VSST/Actes_VSST_2010_Toulouse/Session%2018%20-%20Classifications/LAMIREL-BOULILA-GHRIBI-CUXAC-FRANCOIS.pdf|author = Jean-Charles Lamirel, Zied Boulila , Maha Ghribi , Pascal Cuxac, Claire François|année = 2010}}</ref>{{,}}<ref>{{Ouvrage|url = https://hal.inria.fr/tel-00714737/|year = 2012|title = Acquisition de classes verbales pour le français|author = Ingrid Falk|extrait = La deuxième exploite un algorithme de gaz neuronal croissant basé sur l'étiquetage des clusters par maximisation de vraisemblance (IGNGF - Incremental Growing Neural Gas with Feature maximisation)}}</ref> est un [[Réseau de neurones artificiels|réseau de neurones artificiel]], inspiré des[[Carte auto adaptative| cartes auto-adaptatives]], et introduites en 1991 par [[Thomas Martinetz]] et [[Klaus Schulten]]<ref>{{lien conférence
| | 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''''[[K-moyennes|algorithme K-moyennes]]''', il peut être utilisé pour le '''[[partitionnement de données]]'''. |
| |titre = A "neural gas" network learns topologies|titre livre = Artificial Neural Networks|author = Thomas Martinetz and Klaus Schulten|périodique = [[Elsevier]]|année = 1991|pages = 397–402|url = http://www.ks.uiuc.edu/Publications/Papers/PDF/MART91B/MART91B.pdf}}</ref>.
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| Le gaz neuronal est un algorithme simple pour trouver une représentation optimale de données à partir de [[Analyse en composantes principales|vecteurs principaux]]. La méthode fut appelée "gaz neuronal" parce que l'évolution des [[Analyse en composantes principales|vecteurs principaux]] durant l'étape d'apprentissage fait penser à un gaz qui occupe un espace de façon uniforme.
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| Cet algorithme est appliqué à la [[compression de données]] ou à la [[quantification vectorielle]], par exemple en [[Reconnaissance automatique de la parole|reconnaissance des langues naturelles]]<ref>{{lien conférence | |
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| |url = https://books.google.com/books?id=xI0g7vqVkdoC&pg=PA210&dq=%22neural+gas%22+image+processing&hl=en&ei=pR8RTLynLOLpnQeOxsHpBw&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=1&ved=0CC0Q6AEwAA#v=onepage&q=%22neural%20gas%22%20image%20processing&f=false|titre = Automatic landmarking of 2D medical shapes using the growing neural gas network|authors = Angelopoulou, Anastassia and Psarrou, Alexandra and Garcia Rodriguez, Jose and Revett, Kenneth|titre livre = Computer vision for biomedical image applications: first international workshop, CVBIA 2005, Beijing, China, October 21, 2005 : proceedings|périodique = Springer|année = 2005|editors = Yanxi Liu, Tianzi Jiang, Changshui Zhang|doi = 10.1007/11569541_22|ISBN = 978-3-540-29411-5|page = 210}}</ref> ou à la [[Reconnaissance de formes|reconnaissance de motifs.]]
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| | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Gaz_neuronal Source : Wikipedia, ''Gaz neuronal''.] |
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| [https://fr.wikipedia.org/wiki/Gaz_neuronal Source : Wikipedia IA] | | [[Catégorie:Intelligence artificielle]] |
| | [[Catégorie:Apprentissage automatique]] |
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Définition
Réseau de neurones artificiels inspiré des cartes auto-adaptatives, 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 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
Anglais
neural gas
Sources
Source : Wikipedia, Gaz neuronal.
