Paradigmes neuronaux quantiques et dynamique d'apprentissage [French]

By Prinslin L L, Narayana K E, Ishwarya M V

Les r seaux neuronaux, inspir s des syst mes neuronaux biologiques, sont constitu s de couches interconnect es de neurones artificiels qui traitent et transmettent des informations. Chaque neurone re oit des signaux d'entr e, applique une transformation et transmet le r sultat aux couches suivantes. Gr ce un processus connu sous le nom d'apprentissage, les r seaux neuronaux ajustent leurs param tres internes afin de minimiser les erreurs et d'am liorer les performances dans des t ches sp cifiques. Cette capacit d'adaptation les rend tr s efficaces pour des applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'analyse pr dictive. La force des r seaux neuronaux r side dans leur capacit apprendre des mod les complexes partir de donn es, ce qui en fait des outils indispensables l'intelligence artificielle moderne.L'int gration de l'informatique quantique et des r seaux neuronaux est motiv e par les limites des approches classiques lorsqu'il s'agit de traiter des donn es de haute dimension et des probl mes d'optimisation complexes. Les r seaux neuronaux classiques n cessitent d'importantes ressources informatiques pour l'apprentissage, en particulier lorsque la taille du r seau et le volume de donn es augmentent.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6209948693
• ISBN13: 9786209948695
• Release Date: May 2026
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 200 Pages
• Weight: 0.60 lbs.
• Dimensions: 0.5" x 6.0" x 9.0"