« Gaz neuronal » : différence entre les versions


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==Définition==
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Le gaz neuronal est un réseau de neurones artificiels inspiré des[[Carte auto adaptative| cartes auto-adaptatives]], et introduites en 1991 par Thomas Martinetz et Klaus Schulten.
Le gaz neuronal est un réseau de neurones artificiels inspiré des[[Carte auto adaptative| cartes auto-adaptatives]], et 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 [[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.
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 analyse 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.
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 20:06

Domaine]


Définition

Le gaz neuronal est un réseau de neurones artificiels inspiré des cartes auto-adaptatives, et 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 analyse 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



Source : Wikipedia IA

Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki