Neurex

Analyse Et Revue Des Applications Android: Neurex, Développée Par Ivo Vondrak Apps. Inscrit Dans La Catégorie Productivité. La Version Actuelle Est V6Q, Mise À Jour Le 05/11/2025 . Selon Les Avis Des Utilisateurs Sur Google Play: Neurex. Atteint Plus De 1 Installations. Neurex A Actuellement 1 Revues, Note Moyenne 5.0 Étoiles

Neurex est un système expert basé sur un réseau de neurones multicouches. L'avènement des réseaux de neurones et du connexionnisme offre une nouvelle perspective pour l'acquisition de connaissances fiables en matière d'aide à la décision et leur utilisation intuitive. Les systèmes experts traditionnels, basés sur des règles et/ou des cadres de référence, rencontrent souvent des difficultés pour constituer une base de connaissances fiable. Les réseaux de neurones permettent de surmonter ces obstacles. Il est possible de créer une base de connaissances sans experts, en utilisant uniquement des ensembles de données décrivant le domaine d'étude, ou avec des experts dont les connaissances peuvent être vérifiées lors de l'apprentissage. Le processus d'utilisation du système expert peut être décrit comme suit :

1. Définition de la topologie du réseau de neurones : Cette étape consiste à définir le nombre de faits d'entrée et de sortie, ainsi qu'à déterminer le nombre de couches cachées.

2. Formulation des faits d'entrée et de sortie (attributs) : Chaque fait est associé à un neurone de la couche d'entrée ou de sortie. L'intervalle de valeurs de chaque attribut est également défini.

3. Définition de l'ensemble d'apprentissage : Les modèles sont introduits à l'aide de valeurs binaires (par exemple, 0-100 %) ou de valeurs appartenant à l'intervalle défini lors des étapes précédentes.
4. Phase d'apprentissage du réseau : Les poids des connexions (synapses) entre les neurones, les pentes des fonctions sigmoïdes et les seuils des neurones sont calculés par rétropropagation. Des options permettent de paramétrer ce processus, notamment le taux d'apprentissage et le nombre d'itérations. Ces valeurs constituent la mémoire ou base de connaissances du système expert. Les résultats de l'apprentissage sont affichés sous forme d'erreur quadratique moyenne, ainsi que l'indice du pire modèle et son pourcentage d'erreur.

5. Consultation/Inférence avec le système : Durant cette phase, les valeurs des données d'entrée sont définies, puis les valeurs des données de sortie sont immédiatement déduites.

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