Optimisation incrémentale de réseaux de neurones RBF pour la régression via un algorithme évolutionnaire : RBF-Gene - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2008

Optimisation incrémentale de réseaux de neurones RBF pour la régression via un algorithme évolutionnaire : RBF-Gene

Résumé

Les réseaux de neurones RBF sont d'excellents régresseurs. Ils sont cependant difficiles à utiliser en raison du nombre de paramètres libres : nombre de neurones, poids des connexions, ... Des algorithmes évolutionnaires permettent de les optimiser mais ils sont peu nombreux et complexes.Nous proposons ici un nouvel algorithme, RBF-Gene, qui permet d'optimiser la structure et les poids du réseau, grâce à une inspiration biologique. Il est compétitif avec les autres techniques de régression mais surtout l'évolution peut choisir dynamiquement le nombre de neurones et la précision des différents paramètres.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01614293 , version 1 (10-10-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01614293 , version 1

Citer

Virginie Lefort, Guillaume Beslon. Optimisation incrémentale de réseaux de neurones RBF pour la régression via un algorithme évolutionnaire : RBF-Gene. Actes 8° Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances EGC'08, Jan 2008, Sophia-Antipolis, France. pp.331-336. ⟨hal-01614293⟩
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