UTBM l intelligence artificielle en automatique 2007 gesc

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AT51 EXAMEN FINAL 22 janvier 2008 de 14h à 16h en salle P127 à Sévenans EXERCICE 1 (8 POINTS) Soit le réseau MLP donné ci-dessous : Y5W W53 54W W51 3 4 52W32W ...

Publié le : jeudi 21 juillet 2011
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AT51 EXAMEN FINAL
22 janvier 2008 de 14h à 16h en salle P127 à Sévenans
EXERCICE 1 (8 POINTS)
Soit le réseau MLP donné ci-dessous :
Y
5
W
53
W
54
3
4
Tous les neurones ont la même fonction d’activation.
Question 1 :
Écrivez pour chaque neurone l’activation a
j
.
Question 2 :
Soit
la fonction d’erreur à minimiser. En cas d’apprentissage pattern, expliquez le
procédé pour évaluer les dérivées de la fonction
=
=
N
n
n
E
E
1
n
E
par
rapport aux poids du réseau et
calculez pour ce réseau
les
δ
j
. Justifiez les étapes des calculs.
Question 3
Comment les poids doivent-ils être modifiés avec l’apprentissage pattern? Quand utilise-t-on
ce type d’apprentissage ?
2
1
W
32
X
2
X
1
W
42
W
31
W
52
W
41
W
51
1
EXERCICE 2 (4POINTS)
Soit le réseau MLP donné ci-dessous, tous les neurones ont la même fonction d’activation:
Y
2
Y
3
2
3
W
25
W
34
W
24
W
35
Calculez
1
3
dx
dy
. Ce calcul doit-il être fait avant ou après l’apprentissage ?Appelez
a
sortie de chaque neurone de la couche cachée.
)
(
i
i
a
z
l
EXERCICE 3 (3POINTS)
Expliquez le phénomène de l’overfitting. Comment peut-on s’en apercevoir ? Par quoi est-il
causé ? Comment influence-t-il le choix du nombre des neurones cachés dans un MLP?
2) En quoi la GMR se distingue-t-elle de la MLP ? Quelles sont ses applications ? Expliquez.
EXERCICE 4 (3POINTS)
A quoi sert le test de validation pour un réseau de neurones ? Donnez au moins un exemple.
Comment l’emploie-t-on pour choisir le nombre des neurones cachés ?
EXERCICE 5 (facultatif, 4 POINTS)
Soit donnée la fonction dans le domaine temporel:
))
ln(cos(
)
(
ϕ
ω
+
=
t
dt
t
dy
ω
et
φ
sont des constantes réelles et t est le temps. Comment pourriez-vous employer un
réseau neuronal pour apprendre la fonction y(t) ? Quelle approche suivriez-vous ?
X
1
1
4
5
W
31
W
51
W
41
W
26
6
W
61
2
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