Reconnaissance des chiffres par réseaux connectionistes / Chahrazed Fiala (1995) 

Public ISBD Titre : Reconnaissance des chiffres par réseaux connectionistes Type de document : texte imprimé Auteurs : Chahrazed Fiala, Auteur ; Lies Saadaoui, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 1995 Importance : 53 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’Étude : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1995 Bibliogr. [2] f. - Annexe [25] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Système d'aquisition Reconnaissance des formes Réseaux connectionistes Algorithme d'apprentissage Index. décimale : PN00995 Résumé : L'objectif de ce travail est de présenter une application directe des réseaux connectionistes appliqués à la reconnaissance des formes: c'est la reconnaissance des chiffres. Cette application a été choisie pour voir de prés les problèmes qui sont liés à la simulation d'une telle application et ce qu'on peut obtenir d'un réseau (entrainé pour la reconnaissance des chiffres) comme résultat concernant la capacité de generalisation et le traitement en temps réel de l'image Reconnaissance des chiffres par réseaux connectionistes [texte imprimé] / Chahrazed Fiala, Auteur ; Lies Saadaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 1995 . - 53 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Projet de Fin d’Étude : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1995 Bibliogr. [2] f. - Annexe [25] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Système d'aquisition Reconnaissance des formes Réseaux connectionistes Algorithme d'apprentissage Index. décimale : PN00995 Résumé : L'objectif de ce travail est de présenter une application directe des réseaux connectionistes appliqués à la reconnaissance des formes: c'est la reconnaissance des chiffres. Cette application a été choisie pour voir de prés les problèmes qui sont liés à la simulation d'une telle application et ce qu'on peut obtenir d'un réseau (entrainé pour la reconnaissance des chiffres) comme résultat concernant la capacité de generalisation et le traitement en temps réel de l'image

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Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection / Chahrazed Fiala (2001) 

Public ISBD Titre : Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection Type de document : texte imprimé Auteurs : Chahrazed Fiala, Auteur ; Lies Saadaoui, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2001 Importance : 138 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Magister : Électronique: Alger, École Nationale Polytechnique : 2001 Bibliogr. f. 139 - 142 . Annexe f. I - II Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseaux de neurones artificiels Récursif Auto-organisés Carte Kohonen Décodage Détection Index. décimale : M002701 Résumé : Nous présenterons dans ce travail les réseaux de neurones artificiels récursifs "RNARs" et leurs applications dans la communication digitale. Les RNARs à apprentissage supervisé seront repris ainsi que les principaux résultats théoriques. Nous présenterons aussi les RNARs auto-organisés. Après l'évaluation en classification des RNARs à apprentissage supervisé nous les testerons en décodage du code de Hamming (7,4). Les cartes de Kohonen seront appliquées comme détecteurs BPSK et QPSK. Les résultats obtenus valident ou non l'utilisation de ces réseaux dans les applications proposées. Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection [texte imprimé] / Chahrazed Fiala, Auteur ; Lies Saadaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2001 . - 138 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Magister : Électronique: Alger, École Nationale Polytechnique : 2001 Bibliogr. f. 139 - 142 . Annexe f. I - II Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseaux de neurones artificiels Récursif Auto-organisés Carte Kohonen Décodage Détection Index. décimale : M002701 Résumé : Nous présenterons dans ce travail les réseaux de neurones artificiels récursifs "RNARs" et leurs applications dans la communication digitale. Les RNARs à apprentissage supervisé seront repris ainsi que les principaux résultats théoriques. Nous présenterons aussi les RNARs auto-organisés. Après l'évaluation en classification des RNARs à apprentissage supervisé nous les testerons en décodage du code de Hamming (7,4). Les cartes de Kohonen seront appliquées comme détecteurs BPSK et QPSK. Les résultats obtenus valident ou non l'utilisation de ces réseaux dans les applications proposées.

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