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Reconnaissance de formes (caractères et chiffres arabes imprimés) par réseaux connexionistes (étape d'apprentissage) / Zeghouane, Mounira 

Public ISBD Titre : Reconnaissance de formes (caractères et chiffres arabes imprimés) par réseaux connexionistes (étape d'apprentissage) Type de document : texte imprimé Auteurs : Zeghouane, Mounira, Auteur ; Benzaâmia, Hafida, Auteur ; Hamami, Latifa, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 1998 Importance : 66 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’Étude : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1998 Bibliogr. [2] f. - Annexe [3] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseaux  --  Neurones Cerveau  --  Biologique Opérateurs  --  Non-linéaires Algorithme  --  Apprentissage Rétro  propagation Multicouche Index. décimale : PN00598 Résumé : Les réseaux de neurones constituaient lors de leur création, une tentative visant à mimer le cerveau biologique afin de bénéficier de ses caractéristiques trés intéréssantes. Actuellement, ces derniers désignent un ensemble d'opérateurs non-linéaire qui rassemblés aux réseaux, peuvent être éfficacement utilisés dans plusieurs opérations relevant de différentes disciplines On cite ce traiement de signal, la modélisation et la commande des systèmes L'objectif de ce travail est de présenter une application directe des réseaux de neurones à apprentissage supervisés appliqué à la connaissance de formes (caractères et chiffres arabes imprimés). L'algorithme d'apprentissage est la rétropropagation du gradient basé sur l'ajustement des cohéficients de pendération afin de minimiser la valeur quadratique de l'érreur sur l'ensemble d'entrainement. A cause des limitations de la structure multicouche, on a adopté à la structure en fenètres pour éviter la saturation des neurones et réduire le temps d'apprentissage L'étape de reconnaissance se réalise par test et une prise de cécision. Reconnaissance de formes (caractères et chiffres arabes imprimés) par réseaux connexionistes (étape d'apprentissage) [texte imprimé] / Zeghouane, Mounira, Auteur ; Benzaâmia, Hafida, Auteur ; Hamami, Latifa, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 1998 . - 66 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Projet de Fin d’Étude : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1998 Bibliogr. [2] f. - Annexe [3] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseaux  --  Neurones Cerveau  --  Biologique Opérateurs  --  Non-linéaires Algorithme  --  Apprentissage Rétro  propagation Multicouche Index. décimale : PN00598 Résumé : Les réseaux de neurones constituaient lors de leur création, une tentative visant à mimer le cerveau biologique afin de bénéficier de ses caractéristiques trés intéréssantes. Actuellement, ces derniers désignent un ensemble d'opérateurs non-linéaire qui rassemblés aux réseaux, peuvent être éfficacement utilisés dans plusieurs opérations relevant de différentes disciplines On cite ce traiement de signal, la modélisation et la commande des systèmes L'objectif de ce travail est de présenter une application directe des réseaux de neurones à apprentissage supervisés appliqué à la connaissance de formes (caractères et chiffres arabes imprimés). L'algorithme d'apprentissage est la rétropropagation du gradient basé sur l'ajustement des cohéficients de pendération afin de minimiser la valeur quadratique de l'érreur sur l'ensemble d'entrainement. A cause des limitations de la structure multicouche, on a adopté à la structure en fenètres pour éviter la saturation des neurones et réduire le temps d'apprentissage L'étape de reconnaissance se réalise par test et une prise de cécision.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PN00598	PN00598	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable

Documents numériques

ZEGHOUANE.Mounira_BENZAAMIA.Hafida.pdf URL