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dc.contributor.authorSalvail-Bérard, Adamfr
dc.date.accessioned2019-11-07T20:03:27Z
dc.date.available2019-11-07T20:03:27Z
dc.date.created2012fr
dc.date.issued2019-11-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/16127
dc.description.abstractLe but de cet article est de donner une introduction simple, mais formelle, du procédé de construction des réseaux de neurones artificiels. En plus de la définition d’un réseau de neurones, sont données les versions scalaire, vectorielle et par lot des formules utilisées dans l’apprentissage des paramètres du réseau de neurones. Les algorithmes de propagation des données et de rétropropagation du gradient de l’erreur d’apprentissage sont abordés. Finalement, dans le contexte d’optimisation des réseaux de neurones, une méthode exacte de calcul du produit de la matrice hessienne et d’un vecteur est montrée.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrooke. Département de mathématiquesfr
dc.relation.ispartofCaMUS (Cahiers Mathématiques de l’Université de Sherbrooke)fr
dc.rightsAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 2.5 Canada*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/*
dc.subjectRéseauxfr
dc.subjectNeuronesfr
dc.subjectMathématiquesfr
dc.titleRéseaux de neuronesfr
dc.typeArticlefr
dc.rights.holder© Adam Salvail-Bérardfr
udes.description.typepubRévisé et accepté par des pairsfr
udes.description.pages54-69fr
udes.description.datavol3fr
dc.identifier.bibliographicCitationSalvail-Bérard, Adam. (2012). Réseaux de neurones. CaMUS (Cahiers Mathématiques de l’Université de Sherbrooke), 3, 54-69.fr
udes.description.sourceCaMUS (Cahiers Mathématiques de l’Université de Sherbrooke)fr
udes.description.ordreauteursSalvail-Bérard, Adamfr


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