Dea perception et Traitement de l’Information Reconnaissance des formes



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tarix26.10.2017
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#13981


DEA Perception et Traitement de l’Information

  • Reconnaissance des formes

  • Apprentissage linéaire

  • S. Canu

  • http://psichaud.insa-rouen.fr/~scanu/RdF


RdF et apprentissage



Discrimination Linéaire



Estimation... et rêve



Stratégies d’estimation

  • Minimiser les erreurs

      • moindres carrées
      • adaline
      • perceptron
      • le neurone formel
  • estimer les paramètres

      • max de vraisemblance, puis règle de Bayes
  • minimiser un autre critère



Moindres carrés



Résistance aux « outliers »



Moindre carrés « stochastiques » ADALINE (Widrow Hoff 1960)



Algorithme de gradient : illustration dans le plan w1,w2



3 solutions



Algorithme itératif



ADALINE, Ça marche...



ADALINE des fois ça ne marche pas…



Le Perceptron, des fois ça ne marche pas...



Règle du perceptron (Rosenblatt 1958)



Règle du perceptron (Rosenblatt 1958)



Règle du perceptron (Rosenblatt 1958)



Convergence des algorithmes de gradient



Performances des algorithmes linéaires



Performances des algorithmes linéaires



Maximum de vraisemblance



Analyse discriminante de Fisher 2 classes



Analyse discriminante de Fisher multi classes



Analyse discriminante de Fisher multi classes



AD en matlab



Conclusion : discrimination linéaire



Apprentissage bayésien



Malédiction de la dimensionalité

  • Un problème inatendu

  • estimation de la matrice de covariance

  • capacité d’un classifieur linéaire

  • le problème de l’erreur moyenne !



Estimation du taux d’erreur




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