Caractérisation et extraction informatique de la structure d'un tableau par une méthode implémentant un réseau de neurones

CHAPITRE III. APPLICATION D'UN RESEAU DE NEURONE A LA RECONNAISSANCE

DE TABLEAUX

3.1. Objectifs et but

Dans ce chapitre, nous nous proposons de présenter, de manière détaillé, l'algorithme utilisant un réseau de neurones ; algorithme que nous implémenterons par la suite. En fait, l'objectif de ce chapitre étant de donner une vue globale et détaillée de la structure de notre réseau de neurones et de la possibilité d'implémentation de ce dernier, nous nous proposons d'articuler nos propos sur trois points essentiels ; à savoir : la composition du réseau, l'organisation structurelle du réseau et l'algorithmique générale de reconnaissance. Cela étant, ce chapitre s'attèle à donner une idée claire et précise sur les différentes étapes à suivre en vue d'extraire la structure d'un tableau à travers un réseau de neurones.

3.2. Choix et composition du réseau de neurones

3.2.1. Choix du réseau de neurones

De prime abord, signalons que le choix d'un réseau de neurones à implémenter n'est tributaire d'aucune autre règle à part celle du bon sens du programmeur (ou du chercheur) faisant face au problème à résoudre. Néanmoins, certaines contraintes techniques liées à la nature même du problème à résoudre, comme nous le verrons dans la suite, imposent une certaine limite dans le choix d'un réseau de neurone pour l'extraction de la structure du tableau.

3.2.1.1. Le nombre total de neurones

Vu la complexité de l'appareil visuel humain, nous allons nous baser sur une modélisation assez simpliste du réseau de neurones à implémenter afin d'avoir une représentation, non seulement miniaturisée, mais aussi utile du système visuel humain. En fait, le cerveau humain étant composé de plus de 1000 milliards de neurones interconnectés⁴¹, les contraintes d'espace et de mémoire nous imposent donc de choisir comme nombre total de neurones composant notre réseau, un nombre inférieur ou égal à celui calculé dans le chapitre précédent, c'est-à-dire = NÙ =352 716.

3.2.1.2. Type de réseau de neurones choisi

⁴¹ http:// www-igm.univ-mlv.fr/dr/XPOSE2002/Neurones/index1a56.html?rubrique=Neuronebiologique, lien valide le 10/04/2012 à 16h20'.

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Afin de mener à bien notre travail et d'atteindre ainsi les objectifs que nous nous sommes assignés, nous avons opté pour un réseau de neurones multicouches car, ce dernier représente plus ou moins bien la structure du réseau de neurones biologiques dans la réalité. Rappelons ici que dans un réseau de neurones multicouches, entre la couche d'entrée et la couche de sortie se trouve(nt) superposée(s) une ou plusieurs autres couches intermédiaires (appelées couches cachées) permettant la communication entre les deux couches extrêmes.