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Exercices mémoires associatives et réseaux récurrents

Télécharger des exercices gratuit sur mémoires associatives et réseaux récurrents, PDF de 6 pages.

Catégorie: Réseaux, type de fichier: PDF, Nombre de page: 6, auteur: , license: Creative commons, taille de fichier: 122.83 Kb, niveau: Débutant, date: 2017-10-08, téléchargement: 587.

Listes des exercices

  • Apprentissage hebbien
  • Test d’un réseau de Hopfield discret avec 2 entrées en erreur
  • Relaxation
  • Nombre de cycles de relaxation
  • Fonction d’énergie
  • Matrice de poids pour l’apprentissage hebbien
  • Entraînement d’une mémoire hétéroassociative
  • Méthode de Hebb
  • Produits vectoriels externes
  • Produit matriciel
  • Réseau de Hopfield utilisé en optimisation

Ce cours intitulé Exercices mémoires associatives et réseaux récurrents est à télécharger gratuitement, plusieurs autre documents sous la catégorie Réseaux sont disponibles dans ce site, que ce soit vous êtes débutant ou professionel ce cours de Réseaux récurrents va vous aider à améliorer votre compétence et votre savoire faire dans le Réseaux.

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Extrait du cours :

Travaux Pr atiques MŽmoires associativ es et rŽseaux rŽcurrents 301
3. Matrice de poids pour lÕapprentissage he bbien (ref. F ausett, e xercice 3.1)
LՎquation 6.5 dŽcrit la formation de la matrice de poids comme
lÕaccumulation des matrices de corrŽlation entre les couples entrŽe-sortie
de toute la base dÕapprentissage :
Montrer quÕune autre faon de visualiser la formation de la matrice de poids
est de former dÕabord une matrice qui contient tous les vecteurs dÕentrŽe
de la base dÕapprentissage. La matrice rŽsultante TT est de dimension
et ses colonnes correspondent aux formes dÕentrŽe :
Une seconde matrice, celle des prototypes ˆ mŽmoriser V, est de dimension
et ses lignes correspondent aux prototypes de sortie :
La matrice de poids W est alors obtenue en calculant le produit matriciel :
Tk:Vk
C W E Tk
T Vk !  » # Tk
T Vk !
k 1=
K
! = = =
Tk
N K!
Tk
TT T1
T T2
T $ Tk
T $ TK
T % % % % % & ‘ =  » TT
t1 1& ‘$ t1 K& ‘
$ $ $
tn 1& ‘$ tn K& ‘
$ $ $
tN 1& ‘$ tN K& ‘
=
K M!
V V1 V2 $ Vk$ VK % % % % % & ‘ =  » ( V
v1 1& ‘$ vM 1& ‘
$ $ $
v1 k& ‘ $ vM k& ‘
$ $ $
v1 K& ‘$ vM K& ‘
=
W TT V!
t1 k& ‘v1 k& ‘
k 1=
K
! $ t1 k& ‘vM k& ‘
k 1=
K
!
$ $ $
tN k& ‘v1 k& ‘
k 1=
K
! $ tN k& ‘vM k& ‘
k 1=
K
!
= =

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