De l'utilisation d'OBD pour la sélection de variables dans les Perceptrons Multi-couches

Philippe Leray Patrick Gallinari 1
1 APA - Apprentissage et Acquisition des connaissances
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : La sélection de variables est un problème difficile à résoudre. Comment choisir l'ensemble des variables pertinentes pour résoudre une tâche fixée ? La sélection de variables neuronale essaye de résoudre le problème pendant l'apprentissage du réseau de neurones. Parmi les méthodes utilisées avec les réseaux de neurones de type perceptron multicouches, certaines sont issues d'une technique d'élagage des poids, OBD (Optimal Brain Damage), proposée par LeCun et al. en 1990. Après avoir rappelé ces différentes méthodes, cet article montre comment essayer de les améliorer en suivant quelques principes simples. Une étude comparative situera ces différentes méthodes par rapport à d'autres techniques statistiques ou neuronales.
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Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Thursday, July 16, 2015 - 11:54:23 AM
Last modification on : Friday, May 24, 2019 - 5:29:16 PM

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Philippe Leray, Patrick Gallinari. De l'utilisation d'OBD pour la sélection de variables dans les Perceptrons Multi-couches. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2001, 15 (3-4), pp.373-391. ⟨10.3166/ria.15.373-391⟩. ⟨hal-01176949⟩

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