Nouveau Modèle

Nouveau Modèle

Ce dialogue permet de définir un nouveau modèle neuronal.

Sélectionnez le menu Fichier - Nouveau modèle ou appuyez sur la touche F2 ou appuyez sur le bouton

è La fenêtre Nouveau Réseau s'affiche :

Définir l'Architecture du réseau

1. Saisissez un Nom significatif pour le nouveau réseau.

2. Cochez la fonction d'Activation uniforme des neurones. Si vous choisissez de ne pas sélectionner cette option, vous devez fournir la fonction d'activation de chaque neurone de chaque couche. Ces fonctions sont alors désignées non plus par leur nom, mais par leur rang dans la liste de fonction.

3. Entrées : Saisir le nombre de neurones en entrée et sélectionner la fonction d'activation à appliquer dans la liste déroulante.

4. Cachés : Saisir le nombre de neurones de la couche cachée et sélectionner la fonction d'activationà appliquer dans la liste déroulante.

Þ L'utilisateur saisit, selon l'architecture qu'il a définie, le nombre de neurones cachés nécessaires pour la réalisation de son application. Ce nombre est compris entre 0 (pas de neurone caché) et 127, bornes comprises.

5. Sorties : Saisir le nombre de neurones de sortie et sélectionner la fonction d'activation à appliquer dans la liste déroulante.

Choisir le Type de réseau.

1. Tout connecté : Dans la couche cachée, chaque neurone est connecté à tous les suivants dans la couche.

2. Liaison E/S : Toutes les entrées sont connectées par des synapses variables aux sorties.

3. Moniteur : Création d'un neurone supplémentaire (le moniteur) sur la couche cachée. Ce neurone possède une fonction d'activation particulière, et sa sortie est appliquée en produit à la sortie du réseau. Cela permet d'obliger le réseau à un comportement particulier. Par exemple, on peut ainsi obliger le réseau à avoir une valeur de sortie nulle pour une certaine valeur d'une entrée.

4. Parallèle : Chaque sortie est commandée par un réseau indépendant. Tous ces réseaux ont leurs entrées en commun.

5. E/S Fixes : Un lien fixe unitaire est établi entre l'entrée étoile et la première sortie.

6. E/S Tout : Si le réseau possède p sorties, les p premières entrées sont connectées par des liens fixes unitaires aux p sorties.

7. Numérotation inverse : Numérotation des synapses à partir des sorties.

8. Rétro : Comptage dans chaque couche à partir de la fin.

9. Normalisation entrée : Ajout d'une couche de normalisation en entrée.

10. Normalisation sortie : Ajout d'une couche de normalisation en sortie.

Si vous cochez la case Moniteur, l'écran change :

1. L'Architecture du réseau comporte alors une option supplémentaire : Entrée*

2. Le Type réseau comporte une case supplémentaire : Rétro

3. La fonction d'Activation des neurones comporte une liste déroulante supplémentaire Moniteurs

Deux nouvelles zones apparaissent :

P (1 par défaut)

S (0 par défaut)

Modèle dynamique

Si vous cochez la case Modèle Dynamique le masque change,

è Un réseau dynamique contient une (des) boucle(s) qui mémorise(nt) la (les) variable(s) d'état du système modélisé, la notion de temps a un rôle fonctionnel.

1. Etat : La sortie à l'instant t est une fonction des entrées à l'instant t et d'un état interne que l'on ne sait pas mesurer donc pour lequel on ne dispose pas de valeurs désirées.

è Un ou plusieurs nouveaux neurones (anonymes) sont ajoutés automatiquement en sortie pour représenter cet état. Leur valeur est ensuite réinjectée en entrée du réseau.

è Choisissez le nombre d'Etats anonymes à introduire.

2. E/S (= Entrée / Sortie).

è La sortie à l'instant t est une fonction des entrées à l'instant t et des sorties passées. La sortie du réseau est alors réinjectée en entrée, avec un retard d'une unité de temps. Cette opération peut être répétée N fois pour obtenir un retard global de N unités de temps.

è Sélectionnez le nombre de Boucles.

è Sélectionnez le Rang de sortie.

Cliquez sur le bouton OK.

Cliquez sur "OK" pour valider le modification, ou sur "Annuler" pour abandonner.

NETRAL - Neuro Shop 6