Réseaux de neurones

Méthodologie et applications

Gérard Dreyfus, Manuel Samuelides, Jean-Marc Martinez, Mirta B. Gordon, Fouad Badran, Sylvie Thiria, Laurent Hérault - Collection Algorithmes

436 pages, parution le 29/04/2004 (2^eme édition)

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Résumé

Les réseaux de neurones constituent aujourd'hui une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, qui devrait faire partie de la boîte à outils de tout ingénieur soucieux de tirer le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc.

Joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage permettra aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en oeuvre les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés. Cette deuxième édition mise à jour et enrichie des derniers développements dans le domaine est accompagnée d'un CD-Rom contenant des d'exemples de modèles en C avec leurs données et d'un outil d'apprentissage dédié, Neuro One (version d'évaluation).

À qui s'adresse ce livre ?

Aux ingénieurs, informaticiens, industriels et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc.
Aux étudiants et élèves ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques, et à leurs enseignants.

Sur le CD-Rom offert avec ce livre

Cinq exemples de modèles avec données et codes source. Version d'évaluation (6 semaines) de Neuro One 5.3.3 pour Windows 98/NT, réseaux de neurones. Un compilateur C pour MS-Windows.

Configuration minimale requise :

PC avec processeur Pentium 2 (ou équivalent) - MS-Windows 98/NT, 2000 ou XP - Fréquence supérieure à 100 mhz - 25 Mo d'espace disque disponible - 64 Mo de Ram.

L'avis du libraire Eyrolles

A savoir : une nouvelle édition de ce livre est disponible en librairie depuis début octobre 2008, sous le titre "Apprentissage statistique".

Extraits du livre

Extraits

L'auteur - Gérard Dreyfus

Gérard Dreyfus dirige le laboratoire d'électronique de l'École supérieure de physique et de chimie industrielles de la ville de Paris (ESPCI) où il enseigne notamment les méthodes de modélisation par apprentissage. Il dispense des formations continues à l'usage des ingénieurs dans ce domaine.

L'auteur - Manuel Samuelides

Manuel Samuelides dirige le département de mathématiques appliquées de l'ENSAE (Supaéro); il y enseigne les probabilités, l'optimisation et les techniques probabilistes de l'apprentissage. Il effectue des recherches au département de traitement de l'information et modélisation de l'ONERA.

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L'auteur - Jean-Marc Martinez

Jean-Marc Martinez est expert senior et enseignant-chercheur au Commissariat à l'Énergie Atomique dans le domaine de l'apprentissage statistique et de la modélisation des incertitudes en simulation numérique. Il développe et applique ces méthodes au CEA et les enseigne dans diverses universités et écoles.

L'auteur - Mirta B. Gordon

Mirta B. Gordon, physicienne, directrice de recherches au CNRS, est responsable de l'équipe "Apprentissage : modèles et algorithmes" (AMA) au sein du laboratoire TIMC-IMAG (Grenoble). Elle effectue des recherches sur la modélisation des systèmes complexes adaptatifs, et sur la théorie et les algorithmes d'apprentissage. Elle enseigne ces sujets dans différentes écoles doctorales.

L'auteur - Fouad Badran

Fouad Badran, professeur au CNAM, y enseigne les réseaux de neurones.

L'auteur - Sylvie Thiria

Sylvie Thiria, professeur à l'université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, effectue des recherches sur la modélisation neuronale et sur ses applications, notamment à la géophysique, au laboratoire d'océanographie dynamique et de climatologie (LODYC).

L'auteur - Laurent Hérault

Laurent Hérault est chef de projet au CEA - LETI où il coordonne des recherches sur les réseaux de neurones et l'optimisation combinatoire appliqués à des problèmes industriels, notamment le traitement du signal pour les télécommunications sans fil.

Sommaire

Les réseaux de neurones : pourquoi et pour quoi faire ?
Modélisation à partir de réseaux de neurones : principes et méthodologie de conception de modèles
Compléments pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonage
Identification "neuronale" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)
Apprentissage d'une commande en boucle fermée
La discrimination
Cartes auto-organisatrices et classification automatique
Réseaux de neurones sans apprentissage pour l'optimisation
Outils pour les réseaux de neurones

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Eyrolles
Auteur(s)	Gérard Dreyfus, Manuel Samuelides, Jean-Marc Martinez, Mirta B. Gordon, Fouad Badran, Sylvie Thiria, Laurent Hérault
Collection	Algorithmes
Parution	29/04/2004
Édition	2^eme édition
Nb. de pages	436
Format	17 x 23
Couverture	Broché
Poids	820g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782212114645
ISBN13	978-2-212-11464-5