Bonjour a tous, j'ai une question assez technique a poser sur ce forum, j’espère que des membres actifs du forum s'y connaissent : 

Alors pour un projet perso, je suis amené à utiliser une structure qui "reconnait" des informations pour donner une réponse, le réseau de neurone informatique. La difficulté est qu'ici mes informations sont des couples de nombre et non des int. Je vais donc avoir besoin d'un réseau de neurone "en 2 dimensions".

Plus précisément, j'utilise la structure de perceptron multicouche, avec comme méthode d'apprentissage l'utilisation de la méthode de rétropropagation du gradient. J'ai déjà codé ce réseau (en 1 dimension, et en C++) il y a environ 2 ans, donc je sais que c'est un réseau très robuste, qui donne de bon résultats (voir très bon), et assez rapide. Donc ici au lieu d'envoyer sur une couche d'entrée des int, je veux envoyer sur "un plan de neurones d’entrée" les valeurs de ma liste de couple (un peu comme des coordonnées (x,y)).

Des personnes ont-elles des infos à ce sujet ? Est ce réalisable ? Si oui, et si de tels codes existent, pourriez vous me les publier sur ce forum ? Ou alors existe t-il d'autres solution pour envoyer en entrée mes couples sans perte d'information (envoyer la somme des couples par exemples est tres mauvais, ou toute transformation non bijective (de R**2 -> R) . On devrait discuter sur un autre topic d'entropie de Shannon d'ailleurs à ce sujet...)

Merci a tous pour votre attention

J'ai du mal à visualiser ces "plans". En quoi diffèrent-ils de couches classiques (tu peux faire un schéma ?), et surtout : quelle est leur utilité ?

En fait je n'en cerne pas les bénéfices, par contre je pressens que ça va rendre plutôt chiant le calcul de la distribution de l'erreur quand tu vas rétro-propager celle-ci à travers tes couches.

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Edité par nohar 22 mai 2014 à 1:25:42

doublon involontaire

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Edité par nohar 22 mai 2014 à 1:26:28

alexiron a écrit:

Bonjour a tous, j'ai une question assez technique a poser sur ce forum, j’espère que des membres actifs du forum s'y connaissent : 

Alors pour un projet perso, je suis amené à utiliser une structure qui "reconnait" des informations pour donner une réponse, le réseau de neurone informatique. La difficulté est qu'ici mes informations sont des couples de nombre et non des int. Je vais donc avoir besoin d'un réseau de neurone "en 2 dimensions".

Plus précisément, j'utilise la structure de perceptron multicouche, avec comme méthode d'apprentissage l'utilisation de la méthode de rétropropagation du gradient. J'ai déjà codé ce réseau (en 1 dimension, et en C++) il y a environ 2 ans, donc je sais que c'est un réseau très robuste, qui donne de bon résultats (voir très bon), et assez rapide. Donc ici au lieu d'envoyer sur une couche d'entrée des int, je veux envoyer sur "un plan de neurones d’entrée" les valeurs de ma liste de couple (un peu comme des coordonnées (x,y)).

Des personnes ont-elles des infos à ce sujet ? Est ce réalisable ? Si oui, et si de tels codes existent, pourriez vous me les publier sur ce forum ? Ou alors existe t-il d'autres solution pour envoyer en entrée mes couples sans perte d'information (envoyer la somme des couples par exemples est tres mauvais, ou toute transformation non bijective (de R**2 -> R) . On devrait discuter sur un autre topic d'entropie de Shannon d'ailleurs à ce sujet...)

Merci a tous pour votre attention

Je n'ai aucune connaissance dans le sujet, donc peut-être que la réponse que je vais t'apporter va te paraîtrevraiment débile, mais bon on sait jamais je tente mon coup!

Pour réaliser informatiquement une bijection de \( \mathbb{R}^{2} \) dans \(\mathbb{R}\) tu peux tout simplement coder tes deux entiers sur un entier deux fois plus grand. Exemple: tu code 2 int32 en un int64. Par contre il y aura du travail à fournir pour adapter ton algorithme aux données qu'il reçoit (je pense).

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Edité par Anonyme 8 juin 2015 à 14:32:26

mdr on peut dire ça, j'était un peu booké...

Bref en gros si j'arrive à trouver une solution à ce problème, ça me permettra surement de gagner un énorme concours et la somme de 15000€ ! (c'est quasiment sur, le reste du code est incroyable, la 7ème fonction vous surprendra !)

Merci pour votre aide, j'en ai grandement besoin