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Réseaux neuronaux : Une introduction accompagnée d'un modèle Java Broché – 13 février 2006

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Biographie de l'auteur

Docteur en économie, Jean-Philippe Rennard est notamment l'auteur d'un ouvrage de référence sur la vie artificielle (Vuibert). Actuellement professeur à Grenoble Ecole de Management et responsable du département Management et Technologie, ses travaux portent essentiellement sur l'application des algorithmes biomimétiques à l'économie et à la gestion.

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Format: Broché Achat vérifié
Super bouquin pour avoir un bonne introduction aux différents types de réseaux de neurones.
On commence en douceur par les réseaux sans rétro-propagation (avec le perceptron/ADELINE et le perceptron multi-couche) avec une explication de son fonctionnement, une formalisation mathématique et leurs méthodes d'apprentissage supervisées (rétropropagation du gradient).
La seconde partie du livre est la plus intéressante mais aussi la plus compliquée à appréhender car elle traite principalement des réseaux de neurones avec rétro-propagation et donc dépendant du temps (Hopfield, récurrent & co) et des cartes auto-organisées. On y trouve aussi quelques astuces sympathiques sur des méthodes d'apprentissages permettant de se sortir de minima locaux (en s'inspirant des lois de la thermodynamique).

Mis à part quelques erreurs qui se sont glissées à droites et à gauches (dans les formules) et le modèle java que j'ai trouvé totalement inutile (du moins pour un développeur qui n'aura aucun mal à implémenter les différents types de RdN présentés), ce livre est vraiment une mine d'informations qui accompagne le lecteur de niveau débutant à un niveau bien avancé, en dressant un panel des principaux types de RdN et de leur fonctionnement. Le niveau mathématiques est certes assez élevé (dérivées partielles et autres joyeusetés, un peu de topologie, etc.) mais c'est aussi ce qui fait la force du livre (on entre dans le détail de chaque type de RdN). Le lecteur devra s'accrocher afin de maîtriser tous les concepts.
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