Panoramic et les réseaux neuronaux.

Bonjour.

Voici une récapitulation de mes projets en cours:

. Planétarium.
. Soutien scolaire en langues.

Idées de projets.

. Intelligence artificielle et réseaux neuronaux.
. Utilisation des réseaux neuronaux en traduction.
. Développement d'un compilateur.

Avez-vous des idées d'amélioration ou des suggestions ?

ben moi je serai bien intéressé par les projets d'Intelligence artificielle et réseaux neuronaux.

Par contre je n'y connais rien du tout.
Mais si tu te lances dans un tel projet j'aimerai bien suivre ça et peut être même en peu plus...

Curieux, ce hasard - je suis justement en train de coder des fonctions de support pour la gestion des réseaux neuronaux...

Je les conçois comme ceci:
1. Un NEURONE est une boite avec n entrées et 1 sortie (SYNAPSES), chaque entrée pouvant avoir une valeur réelle entre 0 et 1, et la sortie a une valeur entre 0 et 1. Chaque entrée est pondérée par un facteur entre 0 et 1. La sortie est calculée par la somme pondérée des valeurs d'entrée, divisée par le nombre d'entrées.
2. Une COUCHE de neurones est un ensembre le 1 à n neurones qui ne sont pas connectés entre eux.
3. Un RESEAU est un empilement de 1 à n couches de neurones. La sortie des neurones de chaque couche est connectée à 1 entrée d'un neurone de la couche supérieure (et bientôt à n neurones et non seulement un seul !).
4. Les entrées des neurones de la couche la plus basse sont les "données" à analyser.
5. Les sorties des neurones de la couche la plus élevée sont les "résultats".
6. Il y a une fonction de feed-back (back-propagation) qui permet de modifier les facteurs de pondération des neurones des couches inférieures en fonction du résultat accepté (vrai) ou non (faux), en phase d'apprentissage.
7. A l'extérieur, seuls sont visibles les entrées de la couche la plus basse et les sorties de la couche la plus élevée.
8. Le nombre de neurones, d'entrées par neurones, de neurones par couche et de couches par réseau ne sont pas limitées par programme - seule la capacité de l'ordinateur peut imposer une limite.

Qu'est-ce que tu en penses ? C'est en cours d'écriture, et ça commence à ressembler à quelque chose. Il y aura une interface pour Panoramic via des fonctions de KGF.dll.

Ben ça parait drôlement intéressant !

Car contre j'ai pas tout compris mais j'attends avec impatience la suite de ton travail Klaus.
Et peut être aussi celui de Pedro s'il se lance dans ce domaine.

Pour ma part, la raison de ce développement se situe au niveau de la reconnaissance des caractères, imprimés ou manuscrits. Mais il y a une infinité d'applications possibles.

Je possède un code NEUROS.BAS en basic paru dans SCIENCE & VIE MICRO N° 69 du mois de Février 1990 qui est une démonstration du principe des réseaux de neurones.
Le programme simule un réseau de neurones : il s’agit de montrer comment le savoir peut être formalisé par l’ensemble des connexions du réseau et non plus par le contenu des cases mémoires au sens informatique du terme.

J’ai tenté, il y a quelques mois,  de l’adapter en PANORAMIC.
Puis vu la difficulté et surtout ma faible motivation envers un tel projet, j’ai tout lâché.
Mais comme il semble bien que la télépathie entre Pedro Alvarez, Klaus et moi-même ait joué son rôle, je m’y remettrai peut être un jour au travail.
En attendant, je frotte les mains pour voir comment Maître Klaus (qui nous a toujours fourni des beaux codes) pourrait-il s’y prendre !

Bonjour.

@Klaus.

En ce qui concerne le développement d'un réseau neuronal, un excellent didacticiel peut être vu ici:

https://www.youtube.com/watch?v=0jh-jlWfKwo

J'aimerais bien que les nouvelles fonctions de kgf permettent de réaliser ce genre de choses.

Au fait, utilises-tu une fonction sigmoïde dans ton réseau neuronal ?

Qu'en penses-tu ?

Merci pour la suite.

Il existe une multitude de fonctions d'activation. Voir ici:
https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_d%27activation

Pour le moment, comme je l'ai indiqué, j'utise la moyenne arithmétique des valeurs des entrées:
sortie := ( somme(entrée(i)*pndération(i)) pour i:=0 à nEntrée-1 ) / nEntrée

Mais la fonction sera paramétrable, et progressivement, j'ajouterai toute une collection de fonctions d'activation (dont la sigmoïde), paramétrables neurone par neurone.

EDIT

Juste une petite idée d'application (celle qui a motivé le lancement de ce codage chez moi):
C'est la reconnaissance de caractères et, partant de là, de textes, manuscrits ou imprimés.

Dans un premier temps, chaque caractère sera placé dans un picture qui n'est rien d'autre qu'une bitmap, donc une matrice en deux dimensions de pixels. Et chaque pixel sera considéré comme "entrée" à des neurones de la première couche du réseau neuronal, il y aura une couche intermédiaire et une couche finale dont chaque sortie corespndra à un et exactement un caractère. Ainsi, on pourra reconnaître le caractère "écrit" dans ce picture.

Ensuite, bien sûr, il faudra des techniques pour isoler les caractères individuels d'un texte, les normaliser (taille, orientation, ...) avant de les soumettre au réseau neuronal.