DEFINITION

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RESEAUX DE NEURONES
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PLAN

• INTRODUCTION définition, contexte scientifique,
  historique, domaines dapplication.
• PERCEPTRON modèle mathématique, fonctions de
  transfert, architecture de réseau.
• DONNEES CLIMATIQUES activité solaire, taux de
  CO2, couche optique stratosphérique
• RESULTATS ET INTERPRETATIONS
• CONCLUSION

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DEFINITION

• Les réseaux de neurones artificiels sont des
  réseaux fortement connectés de processeurs
  élémentaires fonctionnant en parallèle.
• Chaque processeur élémentaire (neurone
  artificiel) calcule une sortie unique sur la base
  des informations quil reçoit.
• Parallel Distributed Processing
• Calculs élémentaires et parallèles
• Données/informations distribuées dans le réseau
• Inspiration naturelle analogie avec le cerveau

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Contexte Scientifique

• Neuromimétisme et sciences de la cognition
• comprendre et simuler le fonctionnement du
  cerveau
• reproduire les phénomènes cognitifs (I.A.)
• Connexionisme
• outils dingénierie performants
• Intelligence computationnelle
• une intelligence basée sur le calcul numérique
• opposée à l intelligence artificielle (calcul
  symbolique)
• réseau de neurones logique floue algorithmes
  génétiques ...

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Historique (la préhistoire)

• James 1890
• mémoire associative
• McCulloch Pitts 1943
• A logical calculus of the ideas immanent in
  nervous activities
• neurone formel
• Les ordinateurs à codage binaire (Von Neumann)
• L intelligence artificielle (calcul symbolique)
• Les réseaux de neurones
• Hebb 1949
• Organisation of behavior
• le conditionnement est une propriété des neurones
• loi dapprentissage

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Historique(les premiers succès)

• Rosenblatt 1957
• le perceptron, premier modèle opérationnel
• reconnaissance d une configuration apprise
• tolérance aux bruits
• Widrow 1960
• adaline, adaptive linear element
• Minsky Papert 1969
• impossibilité de classer des configurations non
  linéairement séparables
• abandon (financier) des recherches sur les RNA

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Historique (le renouveau)

• 1967 - 1982
• Mise en sommeil des recherches sur les RNA. Elles
  continuent sous le couvert de domaines divers.
• Grossberg, Kohonen, Anderson, ...
• Hopfield 1982
• modèle des verres de spins
• Boltzmann 1983
• première réponse à Minsky et Papert
• 1985
• la rétro-propagation du gradient et le perceptron
  multicouche
• Rumelhart, McClelland, 1985
• le groupe Parallel Distributed Processing

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Domaines dapplication

• Classification
• répartir en plusieurs classes des objets
• données quantitatives ? informations qualitatives
• reconnaissance des formes
• Recherche Opérationnelle
• résoudre des problèmes dont on ne connaît pas la
  solution
• Mémoire Associative
• restituer une donnée à partir dinformations
  incomplètes et/ou bruitées.

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Le modèle mathématique d'un neurone artificiel
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Fonctionnement
Sortie n de lintégrateur
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Nouveau Schéma
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Les fonctions de transfert
Les plus courantes
Les plus utilisées
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Architecture de réseau
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Représentation simplifiée
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Activité solaire

• Rayonnement solaire (énergie solaire provient de
  la fusion)
• énergie fondamentale du système climatique de
  la Terre
• toute variation de la production dénergie
  solaire
• ? facteur déterminant dans létude du climat
  terrestre.
• La mesure de lactivité solaire est
• lirradiance en Watt par mètre carré.
• On trace un graphe de lactivité solaire grâce
  aux données qui nous ont été fournies.

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Activité solaire
Cycle de Schwabe ? 11ans
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Activité solaire

• Les taches solaires
• Premiere observation Galilée vers 1610
• Dimension diamètre peut atteindre plusieurs
  dizaines de milliers de kilomètres.
• Les premières taches dun cycle 30 et le 35
  de latitude
• la zone dapparition des taches migre vers
  léquateur solaire au fil des années.
• début du cycle suivant avant la fin du cycle en
  cour car ré-apparition de tache en haute latitude

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Le taux de CO2
Y1.3884x 2409
y0.3001 x - 283.72
Année de référence 1960
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Le taux de CO2

• augmentation du taux de CO2
• ? révolution industrielle (de en de pays)
• deforestation anthropique
• ? moins dabsoption CO2 de par photosynthese

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Rappel de vulcanologie

• quatre types, selon la nature et la fluidité
• de la lave qui s'écoule.
• VOLCAN TYPE HAWAÏEN des éruptions
• dites effusives. lave est très fluide pas
• dexplosion.
• VOLCAN TYPE STROMBOLIEN
• éruptions diffusives et explosives, des
• coulées de lave fluide et des projections
• de cendres et der roches brûlantes, les
• bombes.
• VOLCAN TYPE VULCANIEN
• éruptions explosives, avec des coulées de
• lave très visqueuse, projection très haut
• d'énormes quantités de cendres et de
• blocs incandescents.

VOLCAN TYPE PELÉEN rares et très
violentes. explosion fait sauter le bouchon de
lave solidifiée, coulée rapide de cendres et de
fragments de lave solidifiée. C'est la nuée
ardente.
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Variation de lépaisseur optique stratosphérique

• Lactivité volcanique
• ? grandes éruptions à caractère explosif
• ? injecter dans la stratosphère de grandes
  quantités de gaz soufré qui se transforment par
  la suite en aérosols sulfatés
• ? réduction de lirradiance (estimé à -3,5 Wm²
  en moyenne globale lors de léruption du
  Pinatubo par ex),
• ! Hétérogénéité

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IV. Résultats obtenus

• Cas n1
• istep20
• nstep 20
• Nombre de neurones 3

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Cas n1
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Cas n1
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Avec un nombre de neurones 5
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Avec un nombre de neurones 5
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Même situation avec un nombre de neurones 10
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Même situation avec un nombre de neurones 10
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Avec 100 neurones cachés
30
Avec 100 neurones cachés
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Cas n2 nombre de neurones3.

• istep 30
• nstep 30

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Cas n2 nombre de neurones3.
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Pour nstep istep 50 
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Pour nstep istep 100 
35
istep nstep 100
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CONCLUSION

• Autres Algorithmes de résolution
• _ Méthode de descente
• _ Gradient simple ou conjugué
• _ retropopagation du gradient
• _ Quasi Newton
• _