Comments for Tablet PC et Recherche: Tablet PC OCR with Neural Network AI at http://www.tabletpccorner.net , comment 1 to 5 out of 5 comments http://www.tabletpccorner.net Sat, 05 Jul 2008 00:31:33 +0100 FeedCreator 1.7.2 http://www.tabletpccorner.net/content/view/1228/27/#comment-2110 Un réseau neuronal permet la résolution de problèmes complexes de manière non algorythmique. Pour faire simple, on s'inspire du cerveau humain. Les problèmes complexes peuvent être la compréhension du langage naturel et la reconnaissance de formes (que ce soit par Webcam ou des caractères sur le Tablet Input Panel). L'auteur a opté pour ce second choix. L'article est intéressant pour ceux qui sont curieux de savoir comment le PC reconnait nos pattes de mouches. Pour info, cette technique n'a rien de nouveau, j'ai utilisé exactement la même pour faire un programme d'OCR il y a un an (mais je ne l'ai pas proposé, les TabletPC sont très bons de ce côté là). - nruiz Thu, 01 Jan 1970 01:00:00 +0100 http://www.tabletpccorner.net/content/view/1228/27/#comment-2111 Ce rapport tombe à pic. Je travaille actuellement à l'Ecole Polytechnique de Montréal sur les réseaux neuronaux type Adaline - ADAptive LInear NEurone - pour une application à la reconnaissance de caractères, dans le cadre d'un projet informatique. [respirez ici] Ce lien va donc m'être très utile ;-) [Edit : je posterai peut être une description du procédé un peu plus dans le détails si j'ai du taon... :shock: ] - GuiX Thu, 01 Jan 1970 01:00:00 +0100 http://www.tabletpccorner.net/content/view/1228/27/#comment-2112 Prend du temps, cela m'interesse pour ma culture entre autre. :) Merci - HPClean Thu, 01 Jan 1970 01:00:00 +0100 http://www.tabletpccorner.net/content/view/1228/27/#comment-2113 Le réseau neuronal est un système informatique inspiré de l’organisation des cellules du cerveau humain. Ceci paraît très complexe mais en fait il s'agit principalement d'une méthodologie de programmation se voulant inspirée de la facon dont fonctionne un cerveau. (Mais sait-on vraiment comment "fonctionne" notre cerveau ?) Voici une définition plus précise qui me provient de l'[u]APFA[/u] : [quote]ensemble de neurones artificiels interconnectés permettant la résolution non algorithmique et presque certaine de problèmes complexes tels que la reconnaissance de formes ou le traitement du langage naturel grâce à l'ajustement de paramètres dans une phase d'apprentissage[/quote] Dans le cas de la reconaissance de caractères numérisés par un réseau ADALine, le fonctionnement est le suivant : Note 1 : On ne traite ici que du traitement de reconnaissance. On a déjà le fichier source a reconnaitre. 1) On calibre le programme en lisant un fichier de calibration contenant les lettres numérisées. Par exemple ont lis les 26 lettres de l'alphabet. Chacune de ces lettres sont comprises dans un tableau de pixels PRÉDÉFINIS. La calibration consiste a faire une évaluation des lettres types en leur attribuant un caractère et une forme (nb de pixels allumés, nb de pixels éteints). C'est une sorte de mise en mémoire de l'information exacte. 2) Il nous reste a entrer le nom du fichier a reconnaitre, le lire, et approximer chaque tableau de pixels PRÉDÉFINIS grâce à la calibration précédente. Oula. Ca va être chaud a expliquer. Copy paste d'un extrait du rapport : [quote]Ce réseau comporte deux phases. La première est dite phase de mémorisation qui consiste à déterminer l’état du réseau afin qu’il emmagasine l’information apprise. La deuxième phase est celle de la récupération. Il s’agit de récupérer l’information apprise à partir d’une entrée inexacte, perturbée ou bruitée. Un réseau Adaline (ADAptive LInear NEurone) est constitué d’un sommateur, d’une fonction d’activation et d’un mécanisme d’ajustement des poids des connexions. Le sommateur détermine une valeur de sortie obtenue comme une combinaison linéaire des poids synaptiques et des valeurs en entrée. La fonction d’activation permet de décider si un neurone est actif (+1) ou inactif (-1) en considérant une valeur seuil THETA. La valeur seuil TEHTA est habituellement comprise entre 0 et 1. Le réseau Adaline connaît une valeur désirée en sortie d valant +1 ou -1. Les poids 1 w , 2 w ,..., N w (où N est le nombre total de neurones du réseau) sont ajustés en utilisant l’algorithme des moindres carrés. L’objectif du processus adaptatif du réseau Adaline est de trouver l’ensemble optimal des poids 1 w , 2 w ,..., N w qui minimiseront l’erreur quadratique moyenne. Durant la phase d’entraînement du réseau, des formes exactes lui sont présentées, représentant les 26 lettres de l’alphabet. Le réseau apprend ou retient quelque chose de chaque forme en ajustant les poids 1 w , 2 w ,..., N w en conséquence.[/quote] On va comparer a chaque instant les deux tableaux de pixels PRÉDÉFINIS. (Le modèle et le brouillé.) Les neurones vont, pour chaque pixel de ce tableau (il faut un neurone par pixel) donner deux types de réponse : ìnhibation (pixel vide ou éteint) ou activation (pixel plein ou allumé). Comment savoir si le pixel doit être allumé ou non ? Cela dépend du seuil THETA et des comportements des autres neurones. (Cf. l'énoncé du projet qui est bien plus clair, quand j'y pense :o ) Ce n'est pas très clair, donc je joint le rappport... :roll: En fait, HP_Clean, la programmation ADALine repose sur un raisonnement mathématique qui réparti le "pouvoir" de reconnaissance entre chaque pixel, ces derniers s'ajustant entre-eux. CCL ? Plus on a de pixels, plus la reconaissance est juste. Et aussi plus difficile a expliquer que je ne pensais ! LOL - GuiX Thu, 01 Jan 1970 01:00:00 +0100 http://www.tabletpccorner.net/content/view/1228/27/#comment-2114 Excellent ! merci beaucoup pour le temps que tu as passé à nous l'expliquer Ce qui m'étonne c'est l'analogie entre cerveau humain et la fonction unitaire d'un neurone artificiel qui dit "allumé" ou "éteint". Je ne pense pas que le cerveau humain fonctionne de cette manière - HPClean Thu, 01 Jan 1970 01:00:00 +0100