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Réseaux neuronaux : Une introduction accompagnée d'un modèle Java, by Jean-Philippe Rennard

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Détails sur le produit

Broché: 280 pages

Editeur : Vuibert (10 avril 2006)

Collection : Vuibert informatique

Langue : Français

ISBN-10: 2711748308

ISBN-13: 978-2711748303

Dimensions du produit:

24 x 1,4 x 17 cm

Moyenne des commentaires client :

5.0 étoiles sur 5

1 commentaire client

Classement des meilleures ventes d'Amazon:

406.662 en Livres (Voir les 100 premiers en Livres)

Super bouquin pour avoir un bonne introduction aux différents types de réseaux de neurones.On commence en douceur par les réseaux sans rétro-propagation (avec le perceptron/ADELINE et le perceptron multi-couche) avec une explication de son fonctionnement, une formalisation mathématique et leurs méthodes d'apprentissage supervisées (rétropropagation du gradient).La seconde partie du livre est la plus intéressante mais aussi la plus compliquée à appréhender car elle traite principalement des réseaux de neurones avec rétro-propagation et donc dépendant du temps (Hopfield, récurrent & co) et des cartes auto-organisées. On y trouve aussi quelques astuces sympathiques sur des méthodes d'apprentissages permettant de se sortir de minima locaux (en s'inspirant des lois de la thermodynamique).Mis à part quelques erreurs qui se sont glissées à droites et à gauches (dans les formules) et le modèle java que j'ai trouvé totalement inutile (du moins pour un développeur qui n'aura aucun mal à implémenter les différents types de RdN présentés), ce livre est vraiment une mine d'informations qui accompagne le lecteur de niveau débutant à un niveau bien avancé, en dressant un panel des principaux types de RdN et de leur fonctionnement. Le niveau mathématiques est certes assez élevé (dérivées partielles et autres joyeusetés, un peu de topologie, etc.) mais c'est aussi ce qui fait la force du livre (on entre dans le détail de chaque type de RdN). Le lecteur devra s'accrocher afin de maîtriser tous les concepts.EDIT : Petit ajout suite aux bouleversements du deep learning de ces dernières années. Ce livre est un livre théorique pour comprendre comment fonctionne en interne un réseau de neurone. Il entre dans le détail mathématique de la propagation de l'erreur d'un neurone à un autre. Ce n'est pas un livre qui explique comment utiliser les RdN pour faire du deep learning avec les outils modernes que l'on connaît maintenant.Livre très intéressant et inspirant, mais attention à vous interroger sur vos attentes avant de l'acheter ;)

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