Choix d'égaliseurs neuronaux à l'aide d'un algorithme génétique [French]

By Tiago Mota, Jorgean Leal, Antônio Cezar Lima

Les algorithmes g n tiques et les r seaux neuronaux artificiels ont t combin s pour r soudre plusieurs probl mes au cours des deux derni res d cennies. Les premiers ont t utilis s pour aider trouver les param tres et les d cisions topologiques des seconds, ou pour faire face aux limites des algorithmes d'apprentissage. Certains probl mes exigent l'application de r seaux neuronaux comme solution alternative pour les r soudre, mais les tudes qui d veloppent une m thodologie pour indiquer la meilleure architecture neuronale adapt e une application sp cifique sont rares trouver dans la litt rature. Dans ce travail, nous appliquons un algorithme g n tique pour rechercher des poids neuronaux et utilisons cette information pour indiquer la meilleure structure et mesurer l'efficacit de l'algorithme d'apprentissage. Nous avons utilis un probl me d' galisation de canaux comme exemple pour tester la m thodologie propos e. Les r sultats obtenus partir de cette application sont tr s prometteurs.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6202368446
• ISBN13: 9786202368445
• Release Date: August 2025
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.19 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"