Petite question
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Petite question
☺☺☺k ☺☺☺☺☺☺k
in = w * x = ( w * x ) = w
☺☺i=0 ☺i ☺ i ☺☺i=1 ☺i☺☺i ☺☺0
J'ai cette algorithme mais j'ai un problème je la comprend pas vu mon niveau (2nd) mon problème ce situe au niveau de la somme que signifie w(indice)i et x(indice)i ainsi que w(indice)0 merci pour votre aide.
Ps: les carré correspond a des vides (impossibles d'espacés)
in = w * x = ( w * x ) = w
☺☺i=0 ☺i ☺ i ☺☺i=1 ☺i☺☺i ☺☺0
J'ai cette algorithme mais j'ai un problème je la comprend pas vu mon niveau (2nd) mon problème ce situe au niveau de la somme que signifie w(indice)i et x(indice)i ainsi que w(indice)0 merci pour votre aide.
Ps: les carré correspond a des vides (impossibles d'espacés)
porteuris- Membre
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Re: Petite question
porteuris a écrit:☺☺☺k ☺☺☺☺☺☺k
in = w * x = ( w * x ) = w
☺☺i=0 ☺i ☺ i ☺☺i=1 ☺i☺☺i ☺☺0
C'est ça ? :
J'ai pas le temps, mais en gros w(indice)i et x(indice)i indique que ton w et x dépendent de i ...
Kuro- Membre
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Re: Petite question
oui c'est ça ^^
j'ai compris l'idée général hier soir mais je ne comprend pas la notion de coefficiant de biais
(w(indice)0)
j'ai trouvé le tout dans ce lien : http://alp.developpez.com/tutoriels/intelligence-artificielle/reseaux-de-neurones/
j'ai compris l'idée général hier soir mais je ne comprend pas la notion de coefficiant de biais
(w(indice)0)
j'ai trouvé le tout dans ce lien : http://alp.developpez.com/tutoriels/intelligence-artificielle/reseaux-de-neurones/
porteuris- Membre
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Re: Petite question
C'est bien ce que je pensé, en faite, non ce n'est pas cela ! tu n'a pas un = w(o) à la fin, mais un - w(o) ce qui change tout, pasque je voyais pas pourquoi on mettait la somme entre parenthèse, ça n'avait aucun sens !
Donc en faite c'est ça:
"image extrait du site"
Et cela considère en faite que donc tu a des informations qui arrive au neurone, d'ou la notation "in" et que c'est information non pas toute la même valeurs !
On note donc Xi les informations, le petit i correspond donc à une numérotation des information, une première info arrive, on la note X0, puis la deuxième X1 ... etc
Donc i prend les valeurs de 0 jusqu'à k : 0,1, 2, 3, 4 ... ( k-2 ), ( k-1 ) et cela s'arrête à ( k-1 ) et non pas k !
[ A mon humble avie il se sont trompé en écrivant "(x
i
)
1 <= i < k", c'est plutot "(x
i
) 0 <= i < k" dans un premier temps ! (voir à la fin de mon post) ]
On pourrait donc avoir:
L'information reçue par le neurone est la somme de toutes les informations
donc:
in = x(1) + x(2) + ... + x(k-2) + x(k-1) = :sigma:x(i) pour 1 i k
Mais la il est indiqué que selon la provenance du signal, il sera plus ou moins valorisé, donc on va ajouter une "pondération", c'est un poids qui va augmenter l'importance d'une information !
Je te donne un exemple:
Les notes XD, par exemple, imaginons que tu est en première S, tes notes de français auront moins d'importances que tes notes de maths, donc si tu à 15 en français et 15 en maths, he bien il faudra différencier les notes, on leur associe alors un coefficient, un "poid", on effectue une sorte de "pondération", on multipliera par 3 la note de maths par rapport à celle de français !
He bien la c'est pareil, on va associer un "poid" au différentes informations car elle n'ont pas la même importance, on note ici le poid w et comme il y a un w pour chaques imformations, on va associé à w le numéro de l'information, donc i.
D'ou la multiplication de x(i) par w(i) et d'ou l'indice i, qui définit le numéro de l'information et du "poid" !
On aura donc :
in = x(1)*w(1) + x(2)*w(2) + ... + x(k-1)*w(k-1)
w(1) est un poid propre à x(1) ... etc ...
Ensuite en deuxième partie il indique en faite que il y a un coefficien de biais lié à l'information x(o) donc on le note w(o) ... et comme x(o) = -1, x(o)*w(o)= -w(o).
Ensuite comme on a enlevé le premier terme i= 0, on le sort de la somme donc maintenant cela ne donne plus :
x(i)*w(i) [pour 0 i k]
mais
( x(i)*w(i) ) - w(o) [pour 1 i k]
Voila, j'espère t'avoir bien éclairé !
Donc en faite c'est ça:
"image extrait du site"
Et cela considère en faite que donc tu a des informations qui arrive au neurone, d'ou la notation "in" et que c'est information non pas toute la même valeurs !
On note donc Xi les informations, le petit i correspond donc à une numérotation des information, une première info arrive, on la note X0, puis la deuxième X1 ... etc
Donc i prend les valeurs de 0 jusqu'à k : 0,1, 2, 3, 4 ... ( k-2 ), ( k-1 ) et cela s'arrête à ( k-1 ) et non pas k !
[ A mon humble avie il se sont trompé en écrivant "(x
i
)
1 <= i < k", c'est plutot "(x
i
) 0 <= i < k" dans un premier temps ! (voir à la fin de mon post) ]
On pourrait donc avoir:
L'information reçue par le neurone est la somme de toutes les informations
donc:
in = x(1) + x(2) + ... + x(k-2) + x(k-1) = :sigma:x(i) pour 1 i k
Mais la il est indiqué que selon la provenance du signal, il sera plus ou moins valorisé, donc on va ajouter une "pondération", c'est un poids qui va augmenter l'importance d'une information !
Je te donne un exemple:
Les notes XD, par exemple, imaginons que tu est en première S, tes notes de français auront moins d'importances que tes notes de maths, donc si tu à 15 en français et 15 en maths, he bien il faudra différencier les notes, on leur associe alors un coefficient, un "poid", on effectue une sorte de "pondération", on multipliera par 3 la note de maths par rapport à celle de français !
He bien la c'est pareil, on va associer un "poid" au différentes informations car elle n'ont pas la même importance, on note ici le poid w et comme il y a un w pour chaques imformations, on va associé à w le numéro de l'information, donc i.
D'ou la multiplication de x(i) par w(i) et d'ou l'indice i, qui définit le numéro de l'information et du "poid" !
On aura donc :
in = x(1)*w(1) + x(2)*w(2) + ... + x(k-1)*w(k-1)
w(1) est un poid propre à x(1) ... etc ...
Ensuite en deuxième partie il indique en faite que il y a un coefficien de biais lié à l'information x(o) donc on le note w(o) ... et comme x(o) = -1, x(o)*w(o)= -w(o).
Ensuite comme on a enlevé le premier terme i= 0, on le sort de la somme donc maintenant cela ne donne plus :
x(i)*w(i) [pour 0 i k]
mais
( x(i)*w(i) ) - w(o) [pour 1 i k]
Voila, j'espère t'avoir bien éclairé !
Kuro- Membre
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Re: Petite question
Merci beaucoups pour tes precieuses imformation
porteuris- Membre
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Re: Petite question
Derien, j'ai pas tout lu mais ça semble très intéressant le site que tu a présenté, je vais mit mettre :p
C'est seulement pour ton information personnel que tu t'intéraisse aux neurones Artificiels Feed Forward ou c'est pour un exposé ?
En tout cas si tu a d'autres problème sur le sujet tu sais ce qui te reste à faire ...
C'est seulement pour ton information personnel que tu t'intéraisse aux neurones Artificiels Feed Forward ou c'est pour un exposé ?
En tout cas si tu a d'autres problème sur le sujet tu sais ce qui te reste à faire ...
Kuro- Membre
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Re: Petite question
tu crois serieux qu'on fait des expo de ce type en 2nd ^^
non je m'interesse serieusement (imfo personelle) à la sécurité imformatique et aux intelligences artificielles
non je m'interesse serieusement (imfo personelle) à la sécurité imformatique et aux intelligences artificielles
porteuris- Membre
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Re: Petite question
J'en sais rien, personnellement en première j'ai fait un tipe sur le temps vue par la relativité restreinte
Kuro- Membre
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Re: Petite question
en 1ere??? ^^
porteuris- Membre
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Re: Petite question
1 ère S.
Donc je vois pas pourquoi toi tu ne ferais pas un exposé sur un type d'IA ...
Donc je vois pas pourquoi toi tu ne ferais pas un exposé sur un type d'IA ...
Kuro- Membre
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Re: Petite question
J'essaye d'en programmé un (c'est dure) tu essaye toi de ton coté???(ou quelqu'un d'autre)
porteuris- Membre
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Re: Petite question
J'ai fait de l'IA en prolog, c'est assez marrant.
Julien- Administrateur
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Re: Petite question
et tu peut nous donnez le source???
porteuris- Membre
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Re: Petite question
Voilà à quoi ça ressemble :
/* **********************************************************************
strips/3 est le predicat d'appel de plus haut niveau
strips(+EtatInitial, +EtatBut, -Plan)
e.g. strips([on(a,b)],[on(a,c),clear(b),...], Plan)
il fait appel a strips/4
*********************************************************************** */
% exemple de modelisation d'un etat initial
initial([at_robot(salle17), porte(porte1, salle17, couloir), porte(porte7, salle13, couloir)]).
% exemple de modelisation d'un etat final
final([at_robot(salle13)]).
% test permet de tester la validite d'un plan
test(Plan):-
etat_init(Init),
etat_but(But),
strips(Init, But, Plan).
strips(Etat, Buts, Plan):-
strips(Etat, Buts, [], Plan).
strips(Etat, Buts, Plan, Plan):-
member(Buts, Etat).
strips(Etat, Buts, PlanCourrant, Plan):-
choisirBut(Etat, Buts, But),
choisirOperateur(But, Op),
preconditionsOk(Etat, Op),
appliquerOp(Etat, Op, NouvelEtat),
butsRestants(NouvelEtat, Buts, ButsRestants),
strips(NouvelEtat, ButsRestants, [Op|PlanCourrant], Plan).
strips(Etat, Buts, PlanCourrant, Plan):-
choisirBut(Etat, Buts, But),
choisirOperateur(But, Op),
preconditionsNonOk(Etat, Op, PreconditionsNonOk),
ajouterButs(PreconditionsNonOk, Buts, NouveauxButs)
strips(Etat, NouveauxButs, PlanCourrant, Plan).
preconditionsOk(Etat, Op):-
operateur(Op,Pre,Del,Add),
member(Pre,Etat),
subset(But,Add).
choisirOperateur(But, Op):-
operateur(Op,Pre,Del,Add),
member(But, Add).
appliquerOp(Etat, Op, NouvelEtat):-
operateur(Op,Pre,Del,Add),
substract(Etat, Del, temp),
union(temp, Add, NouvelEtat).
% exemple de modelisation d'un operateur
operateur(aller(X, Y),
[at_robot(X), porte(P, X, Y), ouverte(P)], % preconditions
% il faut une porte P
% ouverte pour aller de
% la salle X a la salle Y
[at_robot(X)], % liste de deletions
[at_robot(Y)] % liste d'ajouts
).
% exemple de modelisation d'un autre operateur
operateur(ouvrir(P), [porte(P,S1,S2), at_robot(S1), fermee(P)], [fermee(P)], [ouverte(P)]).
% exemple de requete
strips([at_robot(salle17), porte(porte1, salle17, couloir), fermee(porte1), porte(porte7, salle13, couloir), fermee(porte7)],[at_robot(salle13)], Plan).
% exemple de plan
Plan=[ouvrir(porte1), aller(salle17, couloir), ouvrir(porte7), aller(couloir, salle13)]
Julien- Administrateur
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Re: Petite question
comme ça je vois pas trop ce que ça donne tu n'a pas un truc du genre en C par hazard???
porteuris- Membre
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Re: Petite question
Pas de moi non.
Par contre, tu peux en trouver sur Google : http://www.google.com/search?hl=fr&client=firefox-a&rls=com.ubuntu%3Aen-US%3Aunofficial&hs=U9R&q=intelligence+artificielle+filetype%3Ac&btnG=Rechercher&lr=
(Le 5° lien par exemple)
Par contre, tu peux en trouver sur Google : http://www.google.com/search?hl=fr&client=firefox-a&rls=com.ubuntu%3Aen-US%3Aunofficial&hs=U9R&q=intelligence+artificielle+filetype%3Ac&btnG=Rechercher&lr=
(Le 5° lien par exemple)
Julien- Administrateur
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Re: Petite question
j'ai essayé de voir ce que ça donne mais j'ai pas les bibliothéques
#include
#include
je vais faire une recherche
#include
#include
je vais faire une recherche
porteuris- Membre
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Re: Petite question
C'est une librairie graphique :
etudiant.univ-mlv.fr/~qfasquel/imac/s1/c/othello/libMlv/include/MlvProcC.h
etudiant.univ-mlv.fr/~qfasquel/imac/s1/c/othello/libMlv/include/MlvTypeC.h
etudiant.univ-mlv.fr/~qfasquel/imac/s1/c/othello/libMlv/include/MlvProcC.h
etudiant.univ-mlv.fr/~qfasquel/imac/s1/c/othello/libMlv/include/MlvTypeC.h
Julien- Administrateur
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Re: Petite question
ok merci
porteuris- Membre
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