l_intelligence_du_semaphore
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===== Des maths ! ==== | ===== Des maths ! ==== | ||
====Relu Rectifier neural networks==== | ====Relu Rectifier neural networks==== | ||
- | {{ :2019_05:relu.jpg? | + | {{ relu.jpg? |
* **[[https:// | * **[[https:// | ||
<code python> | <code python> | ||
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<code python> | <code python> | ||
def relu_prime(z): | def relu_prime(z): | ||
- | """ | + | """ |
- | | + | |
- | Une fonction indicatrice, | + | Une fonction indicatrice, |
- | | + | C'est donc la fonction H (discontinue en 0) prenant la valeur 1 pour tous les réels positifs et la valeur 0 pour les réels strictement négatifs. |
- | | + | |
- | C'est donc la fonction H (discontinue en 0) prenant la valeur 1 pour tous | + | |
- | | + | |
""" | """ | ||
return np.asarray(z > 0, dtype=np.float32) | return np.asarray(z > 0, dtype=np.float32) | ||
</ | </ | ||
====Sigmoïd==== | ====Sigmoïd==== | ||
- | {{ :2019_05:sigmoid.png? | + | {{ sigmoid.png? |
* **[[https:// | * **[[https:// | ||
Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. Elle est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu' | Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. Elle est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu' | ||
Ligne 96: | Ligne 93: | ||
====Diagonale de 1==== | ====Diagonale de 1==== | ||
- | {{ :2019_02: | + | {{ media_01: |
- | numpy.eye(N, | + | |
+ | numpy.eye(N, | ||
+ | | ||
Return a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere. | Return a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere. | ||
Matrice ou la sortie est idéale: le 1 correspond à entée[i] = sortie[i], et entée[j], | Matrice ou la sortie est idéale: le 1 correspond à entée[i] = sortie[i], et entée[j], | ||
Ligne 109: | Ligne 108: | ||
Un réseau de neurones Perceptron multicouches est un type de réseau dont l' | Un réseau de neurones Perceptron multicouches est un type de réseau dont l' | ||
- | ====Notre réseau==== | ||
- | Réseau de neurones: | ||
- | |||
- | **Une colonne de 1600 en entrée, 2 nodes de 100, une sortie de 27 caractères.** | ||
===== Réseau de neurones Convolutif ===== | ===== Réseau de neurones Convolutif ===== | ||
Ligne 124: | Ligne 119: | ||
Enfin, là c'est de l' | Enfin, là c'est de l' | ||
- | {{ :2019_04: | + | ====Notre réseau==== |
+ | **Une colonne de 1600 en entrée, 2 nodes de 100, une sortie de 27 caractères.** | ||
+ | |||
+ | {{ media_01: | ||
La totalité du projet est à **[[https:// | La totalité du projet est à **[[https:// | ||
+ | ====Installation==== | ||
+ | Installation de pip3: | ||
+ | sudo apt install pip3 | ||
+ | Installation de numpy et opencv | ||
+ | sudo pip3 install opencv numpy | ||
+ | Il faut installer mon [[pymultilame|module python perso]] disponible sur Github | ||
+ | sudo pip3 install -e git+https:// | ||
+ | | ||
+ | ====Le script==== | ||
<file python ia.py> | <file python ia.py> | ||
# | # | ||
Ligne 173: | Ligne 180: | ||
def training(self): | def training(self): | ||
- | """ | + | """ |
print(" | print(" | ||
l_intelligence_du_semaphore.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:07 de serge