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Ce livre pr sente mon travail de th se PHD soutenue
l'Universit de Yaound I en d cembre 2010. Il s'agit d'une contribution sur les probl mes de la recherche d'architecture des r seaux de neurones artificiels (RNA) et de l'interpr tabilit de leurs r sultats Apr s un tat de l'art des m thodes existantes de construction de r seaux de neurones artificiels, une nouvelle approche appel e MCLANN bas e sur les treillis de Galois pour d finir l'architecture est pr sent e. Les heuristiques permettant d’ laguer le treillis afin de r duire le temps d'ex cution sont galement propos es. Pour le probl me d'interpr tabilit , cette th se pr sente une nouvelle approche d'extraction des r gles
partir du r seaux construits et appris. Cette approche extrait du RNA certains l ments particuliers (MaxSubsets)
partir desquels, il devient plus facile de d duire les r gles ‘si…alors’ ou des r gles ‘m parmi N. Le but est de d passer l'aspect boite noire des r seaux de neurones afin de permettre leurs utilisations dans des domaines o l'interpr tation des r sultats est tr s importante.
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Ce livre pr sente mon travail de th se PHD soutenue
l'Universit de Yaound I en d cembre 2010. Il s'agit d'une contribution sur les probl mes de la recherche d'architecture des r seaux de neurones artificiels (RNA) et de l'interpr tabilit de leurs r sultats Apr s un tat de l'art des m thodes existantes de construction de r seaux de neurones artificiels, une nouvelle approche appel e MCLANN bas e sur les treillis de Galois pour d finir l'architecture est pr sent e. Les heuristiques permettant d’ laguer le treillis afin de r duire le temps d'ex cution sont galement propos es. Pour le probl me d'interpr tabilit , cette th se pr sente une nouvelle approche d'extraction des r gles
partir du r seaux construits et appris. Cette approche extrait du RNA certains l ments particuliers (MaxSubsets)
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