Conseil sur le choix d'un DSP ? - Page 2

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Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?

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yen a chez ED mais en boitier dip et c'est pas le meme prix ...
http://www.electronique-diffusion.fr/advanced_search_result.php?osCsid=d5
d735f9af44f6549e8869a511f1b609&keywords=tea6360&x=0&y=0

sinon sur la baie, littlediode presque le meme prix..

sinon le dsp !

--
Jean-Yves.

Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?
On Feb 20, 1:59 pm, "Pascal06"

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Dans ce cas ton E9%galiseur pourrait etre entiE8%rement passif,
sans AOP, avec juste des RC pour le filtrage en 5 bandes.

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Et tu ne peux pas dE9%tourner un de
ces DSP sub-miniatures pour ton appli ?

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Hum, c'est une toute autre discussion qui
mE9%riterait un thread entier E0% elle seule ...

En I.A les rE9%seaux de neurones peuvent s'implE9%menter
avec des circuits aussi bien analogiques que numE9%riques.
Avec la techno actuelle le numE9%rique est bien plus souple,
prend moins de place, et par suite est plus rentable.
(et avec du numE9%rique on peut simuler de l'analogique)

Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?
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sans parler de l'immunitE9% intrinsE8%que au bruit !
E0% 40nm le SNR est pourri, ce qui est augmentE9% par la
tension de fonctionnenemnt ultrafaible.

Les process analogiques utilisent des gE9%omE9%tries
plus grandes (0,5u au moins) et doivent supporter
des tensions parfois assez E9%levE9%es...

quant E0% faire des neurones sur silicium,
y'en a plein qu'ont essayE9%. On attend encore
que E7%a sorte des laboratoires. Je vois deux
inconvE9%nients aux modE8%les "classiques" des rE9%seaux
neuroneaux :
  - sur silicium, la gE9%omE9%trie (donc les interco)
     est fixe alors que dans le cerveau, c'est
     absolument dynamique et c'est un facteur
     important de l'efficacitE9%.
  - sur silicium, on se contente de faire des sommateurs
     pondE9%rE9%s avec seuil. Un neurone a plus de subtilitE9%s
     et le seuil de dE9%clenchement dE9%pend aussi de facteurs
     temporels (j'ai lu un papier fascinant lE0%-dessus)

En fait il faudrait a priori plus une architecture
ressemblant E0% un FPGA E0% SRAM oF9% chaque neurone
aurait sa propre horloge. Mais ce ne serait toujours
pas assez proche de la rE9%alitE9%...



Et on est en plein HS.
Concernant la question initiale, effectivement,
le composant en SOP32 semble bien pour un dE9%but,
pour un lecteur MP3. Mais si c'est pour un implant,
alors on peut oublier tout de suite : la technique
des ASIC utilisE9%e est fascinante et permettrait
de faire la correction, mais il n'y a pas de viabilitE9%
hors du domaine de l'implant. Les archis des DSP
"commerciaux" rE9%pondent E0% des contraintes diffE9%rentes
de dimension, consommation, puissance, flexibilitE9%...

Le DSP d'un implant est programmE9% une fois pour
toute avec des outils propriE9%taires spE9%cifiques,
non ? et l'archi est prE9%vue pour la conso la plus
faible possible pour une performance donnE9%e
(genre 20 MAC/s). Ce qu'un DSP commercial
d'aujourd'hui dE9%passe allE8%grement avec bien
plus de conso, de place, etc.

enfin bon.

yg
--20%
http://ygdes.com / http://yasep.org

Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?
On Feb 20, 4:29 pm, whygee

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Ce n'est pas pasrce-que tu n'en trouves pas
chez farnell que c'est impossible E0% rE9%aliser.
Cela fait longtemps qu'on sait faire ca en labo,
mais c'est moins pratique E0% utiliser que du soft.

Pour faire un neurone in silico, il suffit d'un
AOP avec des rE9%sistances sommatrices variables en
fonction d'une tension externe pour la pondE9%ration,
le tout suivi d'un compateur E0% seuil : rien d'impossible.
Le point dE9%licat c'est la connectique entre les neurones,
mais les implE9%mentations 3D sont une solution honorable.

Aucun problE8%me technique pour faire ca sur du silicium,
par contre ce serait bien plus cher, plus compliquE9%,
et prendrait beaucoup plus de place qu'une implE9%mentation
uniquement logicielle sur du harware purement numE9%rique.

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Je ne crois pas que l'I.A dE9%pende uniquement de la fidE9%litE9%
de la reproduction d'un rE9%seau de milliards de neuronnes.
Quelqu'un qui a une bonne mE9%moire peut rejouer une partie
d'E9%checs entiE8%re, mais sans rien comprendre E0% la stratE9%gie.
Il y manquera toujours l'intelligence AB%en soiBB%.
( quoi que veuille dire ce mot )

Le rE9%seaux de neuronnes artificiels :
http://www.cijoint.fr/cjlink.php?file3D%cj201002/cijSB9l1N4.pdf

Les neurones :
http://www.cijoint.fr/cjlink.php?file3D%cj201002/cijxhJMc7E.pdf

A propos de ce qu'on sait faire en labo :
http://groups.google.com/group/fr.sci.electronique/msg/30c00ae65c841f03

Cheers !

Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?
hlp17a$nu8$ snipped-for-privacy@speranza.aioe.org...
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c'est pas le problème de complexifier
le réseau de neurones (où serait la difficulté?),
c'est le problème qu'on ne sait pas
analyser/prévoir ce que va se passer...et donc
on ne sait pas faire l'*apprentissage*
de ce réseau....   the big problème...





Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?
Stephane Legras-Decussy a tapoté du bout de ses petites papattes :
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Depuis Etevenon, on sait que c'est le système nerveux (dont le cerveau)
qui fait l'apprentissage de l'"organe virtuel". Et il le fait très
bien.

--
LeLapin



Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?

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Peux-tu citer tes sources ?
Notamment quelles expE9%riences ont
validE9% cette affirmation.

Connais les expE9%riences de Benjamin Libet sur la sensation de
conscience ?

--
-Stan

Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?
Stan a tapoté du bout de ses petites papattes :
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C'est extrèmement vieux. Jean-Christophe avait retrouvé la trace de
Pierre mais à ma grande honte je n'ai pas enchainé.

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Non mais je vais le googler pour découvrir, c'est un sujet qui me
passionne.
...
A première vue, sa théorie (et ses expériences) est déroutante mais
très untéressante.

Je note que lui aussi a été récupéré par Jean Staune ;)

--
LeLapin



Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?

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"rE9%cupE9%rE9%" a une connotation pE9%joratif.
Pour ce faire une idE9%e du personnage,
il faut lire son livre "Notre existence a-t-elle un sens ?".
Je l'ai trouvE9% passionnant ( l'expE9%rience de Libet y est
dE9%taillE9%e ;-) )

--
-Stan

Raisone, eux, Rhône eaux (Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?)
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dans sa simplification E0% un AOP sommateur comme
Jean-Christophe le laisse supposer.

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hE9%hE9%.

justement si je parle d'horloge individuelle
par neurone, c'est parce que les papiers
que j'ai lu montrent que la valeur des synapses
ne suffit pas, il faut en plus que les signaux
soient synchrones entre eux et avec une sorte
de "monostable" du neurone.
A partir de lE0%, un rE9%seau commence E0% pouvoir
anticiper en plus d'apprendre.
j'avais un pote qui faisait justement un
doctorat dessus et m'avait passE9% le dE9%but
de la thE8%se qu'il rE9%digeait...

enfin bon pour l'instant je fous
des PIC et des LED partout, personne ne
m'a jamais demandE9% de lui refaire le cerveau /o\

yg
--20%
http://ygdes.com / http://yasep.org

Re: Raisone, eux, Rhône eaux (Re: Conseil sur le ch oix d'un DSP ?)
On Feb 21, 4:35 am, whygee

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Relis mieux, je n'ai pas parlE9% d'une simple sommation:
chaque entrE9%e est affectE9%e d'une pondE9%ration dynamique,
et en sortie on a un comparateur E0% seuil dont il
existe plusieurs fonctions d'activation diffE9%rentes.
http://cjoint.com/?cvkTTPfCbi

Une fois que le biologiste a modE9%lisE9% une E9%quation,
libre E0% nous de l'implE9%menter en hard ou en soft.
http://cjoint.com/?cvkXMZQplG

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Quels papiers ?
Poste les rE9%fE9%rences de tes sources, please.

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C'est le cas pour les rE9%seaux de neurones artificiels.
Tu devrais vraiment lire ceci :
http://www.cijoint.fr/cj201002/cijSB9l1N4.pdf

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Anticiper ?
A partir de quelle base de connaissances ?

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IntE9%rE9%ssant, tu peux poster tes sources ?

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Le simple fait de le demander
serait la preuve que c'est nE9%cE9%ssaire.

Re: Raisone, eux, Rhône eaux (Re: Con seil sur le choix d'un DSP ?)
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oui oui bon j'ai simplifiE9% un truc qui me semblait dE9%jE0%
simplifiE9%. bon.

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mmmmmouais.... E7%a reste quand mEA%me des systE8%mes
linE9%aires avec parfois un hystE9%rE9%sis et poids
variables, E7%a permet de faire joujou mais
je reste sur ma faim.

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si c'E9%tait si simple, les RN seraient une
discipline des Maths depuis longtemps et
on serait en train de troller dessus sur fr.sci.math :-)
je dis pas non plus que c'est hyper compliquE9%
mais bon, moi E7%a me suffit pas :-)

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arf, j'ai eu peur de pas retrouver les documents
dans le fouilli de mon ordi...
ce que j'ai lu c'est sur le "SPDP" :
Spike Timing-Dependent Plasticity.
j'ai retrouvE9% un mE9%moire de 2005 :
http://ygdes.com/~whygee/rn/memoire05.pdf
et un papier de 2008 (aussi un labo franE7%ais)
http://ygdes.com/~whygee/rn/esann08.pdf
E7%a traite de l'apprentissage, non pas seulement
de patterns simples, mais aussi de sE9%quences.
En pratique c'est dE9%licat mais je trouve cela
plus prometteur que les modE8%les prE9%sentE9%s
dans le reste du thread.

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hmm E7%a a l'air d'EA%tre une bonne intro
mais je n'y trouve aucune mention de
temporalitE9% comme dans SPDP ou ses dE9%rivE9%s
(d'oF9% mon utilisation du terme "monostable"
auparavant, E0% dE9%faut d'avoir trouvE9% un meilleur terme).

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yaka lire le mE9%moire que j'ai mis en lien :-)

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j'ai retrouvE9% 2 pdf sur SPDP, cf plus haut,
le reste (s'il en faut plus) devra EA%tre
trouvE9% par google et/ou dans les rE9%fE9%rences des PDF.
Vu que c'est pas moi le spE9%cialiste...
bonne lecture :-)

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ce qui ne veut toujours pas dire
que je sois la meilleure personne pour E7%a.

hmmmm tiens E7%a me rappelle une "chanson"
du groupe Morphine : "my whole brain was out of tune..."

yg
--20%
http://ygdes.com / http://yasep.org

Re: Raisone, eux, Rhône eaux (Re: Conseil sur le ch oix d'un DSP ?)
On Feb 21, 4:42 pm, whygee

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La fonction d'activation est tout SAUF linE9%aire,
indique-moi ou tu vois du linE9%aire lE0%-dedans ?
http://cjoint.com/?cvkTTPfCbi

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Comment ca AB% parfois BB% ?
Au contraire c'est systE9%matique : l'ajustement des
poids est justement ce qui permet l'apprentissage !

Est-ce que tu rE9%alises qu'E0% force de simplifier comme
tu le fais, il ne s'agit plus du tout de la meme chose ?

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Pardon : peut-etre que ce n'est pas assez bien pour toi
justement parce-que tu n'as pas saisi certaines choses ?
Vu la confusion que tu fais sur la fonction de transfert
du neurone, difficile de prendre au sE9%rieux tes critiques :-)

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Les systE8%mes dynamiques, le feed-back, l'itE9%ration, la convergence,
la stabilitE9%, la topologie, etc, ne sont pas du domaine des maths ?
Tout phE9%nomE8%ne physique se modE9%lise avec des E9%quations.

Il ne faut pas croire que la simplicitE9% du modE8%le d'un
seul neurone implique la simplicitE9% d'un rE9%seau de neurones.
Ce serait une simplification aussi abusive qu'illE9%gitime,
parce-que cela ne tient pas compte de la connectivitE9%
du rE9%seau ni de la mE9%thode d'aprentissage implE9%mentE9%e.

Tout comme il ne faut pas croire que la modE9%lisation d'un
neurone biologique est suffisante pour etre une indication
sur le fonctionnement global du cerveau humain :
il y a infiniment plus de distance entre ces deux choses
qu'il n'y en a entre un transistor et un micro-processeur.

Ce n'est pas parce-qu'on a le schE9%ma interne d'un uP
qu'on peut prE9%dire quel algorithmes vont tourner dessus.
Ce n'est pas parce-qu'on connait la table de Mendeleiev
qu'on peut prE9%dire toutes les structures matE9%rielles possibles.
Ce n'est pas parce-qu'on connait les 26 lettres de l'alphabet
qu'on peut prE9%dire tous les mots et les concepts qu'ils dE9%signent.

Quand les possibiliE9%s de la combinatoire s'en mE8%lent, ce n'est
pas la simplification qui joue, c'est au contraire la
complexification.
C'est dire que le tout est plus que la somme des parties,
d'autant plus qu'il ne s'agit PAS d'une simple AB% somme BB% !

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AprE9%s lecture, rien de nouveau lE0%-dedans :
il existe dE9%ja une floppE9%e de modE9%les d'apprentissage
et on en invente de nouveaux chaque annE9%e ...
C'est plus un TP que de la recherche.

Extrait :
 "Nous avons testE9% cette approche sur deux tE2%ches simples [...]"
 "les taux de rE9%ussite obtenus ne sont pas excellents, et sont"
 "bien moins bons que ce que pourraient donner d'autres mE9%thodes"

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Ce papier-lE0% est plus intE9%ressant, meme s'il ne s'agit
que d'une implE9%mentation diffE9%rente de la meme mE9%thode.

Mais ta critique porte sur le modE8%le du neurone
alors que les papiers que tu cites portent sur
la discussion d'une mE9%thode d'apprentissage ;
serait-il possible que tu aies confondu les deux.

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C'est effectivement une prE9%sentation de la thE9%orie
de base qu'il faut dE9%ja avoir comprise avant de
prE9%tendre E9%mettre des critiques constructives.

Par exemple, si tu veux apprendre la physique E0% partir de
zE9%ro, tu vas commencer par le dE9%but en E9%tudiant les bases,
et non pas sauter directement E0% la physique quantique,
sinon tu n'y comprendras rien et tu diras des bE9%tises.
( cela dit avec tout le respect que je te porte :-)

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J'ai lu ces deux papiers et il n'y a AUCUNE trace
de cette prE9%tendue capacitE9% du neurone E0% AB% anticiper BB%
Indique-moi E0% quelle page tu as lu cela.

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Avant qu'il en faille plus il faudrait dE9%ja qu'il y ait un dE9%but !
Il existe des tas de mE9%thodes d'apprentissage,
et E0% ma connaissance aucune ne permet d' AB% anticiper BB%.
D'ailleurs meme en admettant une telle technique,
ce serait justement du E0% la mE9%thode d'aprentissage
et non pas au modE8%le du neurone comme tu le dis.

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Il ne suffit pas de dire "just google it".

C'est toi qui affirmes l'existence d'une anticipation,
c'est E0% toi que revient la charge d'E9%tayer tes dires,
pas E0% moi.

Re: Raisone, eux, Rhône eaux (Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?)
hlrmb2$ovj$ snipped-for-privacy@speranza.aioe.org...
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s'il sufisait de rendre non-linéaire on
l'aurait fait depuis longtemps, seulement
ça n'apporte rien en soi...

le neurone biologique seul est quand meme
un objet pas très sophistiqué, le problème
est ailleur...

tiens une applet sympa sur les cartes auto-organisatrices
de Kohonen...   ça fout les jetons ça à l'air vraiment
vivant...  :-)

http://www.gsight.fr/kohonen.html






Re: Raisone, eux, Rhône eaux (Re: Conseil sur le ch oix d'un DSP ?)
On Feb 22, 2:48 am, "Stephane Legras-Decussy"

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Qu'il s'agisse de neurone artificiel ou biologique,
aucune de leurs fonctions d'activation n'est linE9%aire !
Pour s'en convaincre il suffit de lire les E9%quations:
http://cjoint.com/?cvkTTPfCbi

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Si !
Ca apporte au neurone la possibilitE9% de faire un CHOIX,
en comparant la somme pondE9%rE9%e de ses entrE9%es avec
un seuil (qui peut trE9%s bien etre lui-meme variable)
Et cette possibilitE9% de choix n'existe que grace
E0% la non-linE9%aritE9% des fonctions d'activation.

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La sophistication ne rE9%side pas dans un seul neurone,
mais dans le rE9%seau, sa connectivitE9% et sa combinatoire.

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Les nuages aussi bougent, ils ne sont pas vivants pour autant.
L'auto-organisation qu'on observe dans une cellule
de convection de Rayleigh n'est pas un signe de vie,
idem pour le jeu de la vie de John Conway, etc ...

Nos Euros Résonnent (was Re: Raisone, eux, Rhône eaux (was Re: Conseil s ur le choix d'un DSP ?))
Bonsoir,

je me permets de rE9%pondre ici,
je n'ai plus trop le temps ni de raison
de rE9%pondre point par point E0% la rE9%ponse
de StE9%phane (mes excuses).

Jean-Christophe wrote:
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ma remarque (et mon grief tout E0% fait personnel
que j'essaie de m'exprimer mais sans vouloir critiquer)
c'est que la fonction d'activation, bien que non
linE9%aire, n'est qu'une partie qui suit un processus
tout E0% fait linE9%aire (du moins dans les modE8%les classiques) :
une somme pondE9%rE9%e.

Alors OK on applique une fonction de transfert
E0% une somme de produits, E7%a rend les choses plus
intE9%ressantes, mais avant d'entendre parler
des modE8%les incluant le synchronisme dans
la pondE9%ration, je ne trouvais pas les
rE9%seaux neuronaux (quelle que soit la topologie)
suffisamment puissants
(donc oui c'est une question de goFB%ts,
mais j'ai appris E0% faire confiance aux miens).

Bon, avec les modE8%les de type STDP,
lE0%, j'ai du grain E0% moudre :-)
Effectivement, j'ai fait une recherche
rapide des 2 documents et n'ai pas pu
trouver le mot "anticipation" ou "anticiper" :
je me suis probablement un peu trop
excitE9% sur le coup mais rassurez-vous,
j'ai largement assez de projets en cours
pour canaliser mon E9%nergie ;-)

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mon autre grief est que justement, si !
un neurone mEA%me individuel est compliquE9%,
et le rE9%sumer E0% une somme de produits
suivie d'une fonction de transfert non linE9%aire,
mEA%me si certains arrivent E0% faire des trucs avec,
E7%a reste (trop) limitE9% (E0% mon goFB%t).

Cependant, je sais bien que oui, le neurone seul
ne peut rien faire, c'est comme demander E0% un
transistor de faire autre chose que d'amplifier
un signal ou jouer E0% la diode.

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Je ne remets pas en cause le lien de StE9%phane
(j'ai pas pu voir, et JavaE7%apue) mais
je suis aussi d'accord avec Jean-Christophe.
Des Fractales, des automates cellulaires,
de la simulation d'E9%coulements de fluides,
j'en ai fait assez pour savoir qu'une belle
image ou animation ... c'est pas tout :-)

Mais bon, dE9%jE0% si c'est zoli, c'est la moitiE9%
du chemin pour intE9%resser les gens aux formidables
choses qui nous entourent, dans le rE9%el (physique)
comme dans les mondes "virtuels" (informatique,
mathE9%matiques...). Ensuite, ce que E7%a
apporte E0% la Science (en plus de troupeaux de
jeunes passionnE9%s), c'est une autre question.

Bon,
  - vu que c'est pas demain que je vais implE9%menter des RN,
  - puisque c'est complE9%tement hors charte
  - vu que j'ai rien E0% apporter de plus
      (mais allez quand mEA%me voir les modE8%les genre STDP :-P)
  - et que j'ai pas envie que E7%a tourne au vinaigre,
je m'arrEA%te lE0% pour ce thread.

en tout cas, merci pour la discussion :-)

yg
--20%
http://ygdes.com / http://yasep.org

Re: Nos Euros Résonnent (was Re: Raisone, eux, Rhô ne eaux (was Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?))
On Feb 22, 8:54 pm, whygee

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Effectivement ce n'en est qu'une partie, mais cette partie
est *indissociable* de la partie non-linE9%aire, ce qui fait
qu'un neurone dans son ensemble reste non-linE9%aire.

Ce que tu perds de vue, c'est que la fonction de transfert
globale du neurone, vue de l'exterieur (c'est-E0%-dire du rE9%seau)
est non sE9%parable en ses sous-fonctions: il reste non-linE9%aire.
Ce n'est pas parce-que tu y vois un terme en sigma
qu'il faut AB% oublier BB% la fonction d'activation !

Dans l'exemple de l' AOP suivi d'un comparateur,
si le tout est implE9%mentE9% en hard sur un chip,
tu auras beau savoir que les entrE9%es sont sommE9%es
(donc linE9%aires) tu ne pourras rien faire au fait que
la sortie basculera au passage du seuil (non linE9%aire)

Autre exemple :
Si tu vois une fonction non-linE9%aire du genre
(1)    y 3D% ax^p + bx + c
et que tu la AB% simplifies BB% en
(2)    y 3D% k + bx + c
pour conclure que c'est linE9%aire puisque tu vois
(3)    bx + c
ben lE0% ce n'est plus la MEME fonction, donc tes
conclusions sur (3) ne sont pas valables pour (1)

C'est utile de simplifier, mais faut pas jeter bE9%bE9%
avec l'eau du bain, sinon maman pas etre contente !

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Tu continues E0% confondre la fonction de transfert
(locale) d'un neurone avec la fonction (globale)
d'aprentissage du rE9%seau dans son ensemble.
Leurs participations respectives au rE9%sultat
d'un test donnE9% ne se situent pas au meme niveau.

Par exemple, tu peux E9%tudier le fonctionnement interne
d'un ordinateur E0% un niveau E9%lE9%mentaire (transistors)
ou au niveau logique (portes NOT, NAND, etc)
ou au niveau fonctionnel (registres, etc)
mais une analyse qui est pertinente pour un de ces
niveaux ne l'est pas nE9%cE9%ssairement pour un autre.

En ce qui concerne les rE9%seaux de neurones, il me semble
bien que tu fais cette confusion entre ces diffE9%rents niveaux.

Quand on implE9%mente un rE9%seau de neurones en soft,
on fait le calcul de toutes les mises E0% jour des poids
synaptiques E0% un instant donnE9% : il y a bien synchronisme,
c'est pourquoi je ne vois pas ce que tu y trouves E0% redire.

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Ce n'est pas une question de gout :
2 + 2  3D%  4   est toujours vrai, quelque soient les gouts.

Le modE8%le conceptuel du neurone date des annE9%es 1930,
et depuis beaucoup de travail a E9%tE9% fait lE0%-dessus,
puis ca s'est calmE9% quand on s'est rendu compte que
les tenants de l' I.A ne tenaient pas leurs promesses.
(c'est une autre discussion, tout aussi intE9%rE9%ssante)

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Bon, c'est un des *nombreux* modE8%les d'apprentissage
(et non pas un modE8%le de neurone) et il en existe beaucoup
d'autres, dont l'efficacitE9% dE9%pend du test qu'on leur soumet :
a chaque type de problE9%me son modE9%le d'aprentissage adaptE9%,
mais il n'en existe aucun qui rE9%solve tous les problE8%mes.

Je pense que tu devrais etre beaucoup plus
intE9%rE9%ssE9% par les modE8%les qui implE9%mentent
ce que l'on appelle AB% l'auto-apprentissage BB%

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Ah, enfin ... merci de l'admettre !
C'est si rare de nos jours d'etre sincE8%re
que c'en est presque devenu un anachronisme ...
(comme si le fait de reconnaitre de s'etre plantE9%
E9%tait un signe de faiblesse ou je ne sais quoi)

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Je suis rassurE9%, les LEDs continueront E0% clignoter !

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Pour quelle raison ?
Ou se situe le manque ?
D'ou tires-tu les bases de ce que tu avances ?
Quels sont tes arguments ?

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Mais c'est tout ce qu'on lui demande,
justement parce-que l'on sait que c'est tout
ce que l'on peut raisonnablement attendre de lui.

Tu ne vas pas demander E0% un seul transistor
de faire le travail d'un micro-processeur,
bien que le micro-processeur soit fait de transistors !

Ne confonds pas les niveaux d'interactions
entre neurone/transistor et rE9%seau/micro-processeur :
la finalitE9% de leur fonction n'appartient pas au meme niveau,
et par suite leur analyse ne se fait pas sous le meme angle.

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Oui, ok, c'est justement ce qui m'empE8%che de rester
silencieux quand je lis des trucs qui me font bondir,
comme par exemple les neurones AB% anticipatifs BB%

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Aucune raison que ca tourne au vinaigre
tant qu'aucun troll ne se pointe ...
(pour ca on est assez bien lotis sur fse,
sauf quelques rares attaques mal branlE9%es)

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Ce fut un plaisir, quoique de courte durE9%e...
(comme me dit (presque) toujours ma fiancE9%e)
^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H ^H

Re: Nos Euros Résonnent (was Re: Rais one, eux, Rhône eaux (was Re: Conse il sur le choix d'un DSP ?))
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ce qui me chagrine est que justement le neurone est
le plus souvent "rE9%duit" E0% juste ces deux aspects.

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pareil. Dans les E9%quations, j'aurais bien aimE9% avoir t :-)

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non.

non plus. je suis un connexionniste convaincu :-)

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ah ben justement on y vient !
c'est lE0% que se situe mon souci :
quand j'ai parlE9% de synchronisme, je pensais et
sous-entendais "synchronisme d'un neurone avec
ses voisins", un paramE8%tre qui entre aussi
dans la rE9%alitE9% dans la pondE9%ration de la somme.

Or en informatique et avec les RN "simples",
ce paramE8%tre est E9%clipsE9% et simplifiE9% E0% :
tous les neurones sont synchrones.
Ce qui n'est pas vrai en rE9%alitE9% :
il suffit de regarder un EEG.

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certainement, mais depuis 1930 il y a eu E9%normE9%ment de progrE8%s
et d'affinages.

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???
Les PDF que j'ai fourni parlent de "Spike-Timing Dependent Plasticity"
et de leur apprentissage, cela ne veut pas dire que STDP
/est/ un modE8%le d'apprentissage.

Ensuite, chaque labo a dE9%veloppE9% ses propres codes qu'ils
refusent de rE9%vE9%ler, ce qui empEA%che malheureusement l'E9%valuation
effective de leur travaux. Encore un autre sujet tabou.

En tout cas je note dans memoire05.pdf :
"Nous nous intE9%resserons E0% une loi hebbienne, issue de la biologie,
la Spike-Timing Dependent Plasticity, qui fait E9%voluer les poids
des synapses selon le dE9%lai entre les temps de dE9%charge du neurone
prE9%-synaptique et du neurone post-synaptique."
Ce n'est pas juste une mE9%thode d'apprentissage, on ne peut
pas apprendre le temps E0% un rE9%seau qui n'en a pas.
Il s'agit donc bien d'un modE8%le de rE9%seau qui nE9%cessite
d'affiner la dE9%finition d'un neurone.

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oui sinon tous les neurones de notre cerveau seraient identiques.

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en tout cas j'ai bien lu :
"l'apprentissage de sE9%quences"

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"mais oF9% sont donc les voitures volantes qu'on nous
avait promis il y a 50 ans ?" :-)

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merci de bien spE9%cifier "rE9%seaux de neurones"
au lieu de juste neurones. J'ai probablement E9%crit
un peu trop rapidement mes derniers posts,
ce qui ne signifie pas que j'ai pensE9% qu'un seul
neurone pouvait anticiper quoique ce soit.

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la prochaine fois, on couplera nos rE9%seaux
avec des algos gE9%nE9%tiques ? :-)

yg
--20%
http://ygdes.com / http://yasep.org

Re: Nos Euros Résonnent (was Re: Rais one, eux, Rhône eaux (was Re: Conse il sur le choix d'un DSP ?))
pb de serveur nntp donc je relis ce que j'ai postE9%
et je rE9%alise un ou deux trucs...

 > Jean-Christophe wrote:
<snip>
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ah donc j'avais zappE9% ce dE9%tail, il y a plusieurs opE9%rations :
l'activitE9% de dE9%clenchement des neurones
(l'itE9%ration de l'application des sommations et fonctions de transfert)=

et l'activitE9% de mise E0% jour des poids de chaque
couple neurone/synapse.

Moi je me suis intE9%ressE9% surtout au premier,
qui est la plupart du temps sursimplifiE9% (d'oF9% mon grief ;-))
alors que ce passage parle aussi de la 2E8%me E9%tape, qui est
E0% plusieurs E9%chelles de temps plus lentes
(et E0% plusieurs E9%chelles de temps, tout court,
et contrF4%lE9% par de nombreux mE9%canismes diffE9%rents).

Le fait de mettre E0% jour tous les poids en mEA%me temps
est encore (E0% mon sens) une sursimplification.


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Je veux dire par lE0% que mEA%me si STDP E9%tait juste
un modE8%le d'apprentissage, les neurones sous-jacents
ont nE9%cessairement le moyen de rE9%agir aux temps
entre les impulsions, ce qui veut dire tout simplement que
les neurones artificiels utilisant STDP ont une notion
du temps "non discrE8%te" (ce n'est pas rE9%duit E0% des
itE9%rations simples).

Ensuite, s'ils sont plus ou moins efficaces que d'autres
modE8%les plus anciens, E7%a m'embEA%te pas, tant que E7%a
fait bien ce qu'on lui demande, et les techniques
d'amE9%liorations sont trE8%s nombreuses. Je reviendrai voir
le rE9%sultat dans 10 ou 20 ans ;-)

re-yg
--20%
http://ygdes.com / http://yasep.org

Re: Nos Euros Résonnent (was Re: Raisone, eux, Rhô ne eaux (was Re: Conseil sur le choix d'un DSP ?))
On Feb 23, 2:14 am, whygee

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Pardon ?
D'aprE9%s ce que j'ai pu lire sur le thread
concernant l'alim de LEDs sur le 220V, tu n'as
pas l'air d'etre trE9%s copain avec les E9%quations ?
Tu dis toi-meme AB% j'ai trop peur de faire les calculs BB%
C'est honnE8%te de ta part de l'avouer, mais alors que
penser de ta critique du modE9%le neuronal quand tu dis
 AB% je reste sur ma faim BB% et AB% E7%a me suffit pas BB%

Pour critiquer un systE8%me dE9%crit par des E9%quations
il faut au moins tenir compte de ces E9%quations,
sinon la critique ne porte pas sur le systE8%me
mais sur ce que tu crois en avoir compris.

Bref, pour en revenir au sujet, c'est la meme chose
que lors du passage de l'analogique au numE9%rique :
dans les E9%quations le temps continu [t] est
remplacE9% par l'indice d'itE9%ration discret [n]
tel que [ t 3D% n.T ] avec [T] la durE9%e E9%lE9%mentaire :
tu vois bien que les indices [n] se rE9%fE8%rent au temps.

Quand on E9%crit  U3D%R*I  il n'est pas fait mention du temps,
alors qu'on sait bien que la variation d/dt
d'un paramE8%tre entraine la variation des autres.
Cela sous-entend  U(t) 3D% R(t) * I(t)  mais on ne l'E9%crit
pas comme ca justement parce-que c'est sous-entendu !

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Mais chaque neurone du rE9%seau est bien en synchro
avec tous ses voisins auxquels il est connectE9%.

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Rogntudju, le fait que les calculs soient synchros ne signifie
absolument pas que les E9%tats des neurones soient les memes !

Remarque qu'on pourrait trE9%s bien rE9%aliser le calcul itE9%ratif
*seulement* sur quelques sous-groupes de neurones du rE9%seau :
reste alors E0% justifier la raison d'etre d'une telle procE9%dure,
et surtout de prouver que cela apporte un rE9%E9l progrE9%s ...

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Ben si, le STDP est bien une loi d'aprentissage,
relis ton papier (premiE8%re phrase de la page 3)
http://ygdes.com/~whygee/rn/memoire05.pdf

" comment utiliser une *LOI D'APPRENTISSAGE* locale issue "
" de la biologie, la Spike-Timing Dependent Plasticity. "

Par ailleurs la STDP se classe parmi les lois de Hebb,
et une loi de Hebb inclut bien le temps, une fois que tu
as compris que le temps [t] est reprE9%sentE9% par l'indice [n].
Et c'est le cas meme en dehors d'une implE9%mentation STDP.
(ci-joint la page 32 extraite de la doc que j'ai postE9%)
http://cjoint.com/?cypfNGDWHR

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Rogntudju, tout rE9%seau de neurones a nE9%cE9%ssairement un
temps [t] qui est celui de l'itE9%ration E9%lE9%mentaire [n].

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Et alors ?
Ce n'est pas parce-que les sE9%quences dE9%pendent du temps
qu'un rE9%seau de neurones sera incapable de les trier :
Pour que le rE9%seau reconnaisse une sE9%quence,
il faut bien que celle-ci soit prE9%sente sur son entrE9%e,
ensuite l'E9%tat du rE9%seau va converger vers la solution.
D'ailleurs dans un rE9%seau le paramE8%tre d'apprentissage
dE9%pend bien du temps, sinon cela ne convergerait jamais !

Regarde cette page extraite de la doc que j'ai postE9%
http://cjoint.com/?cyo5E0pf7y

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Rien de tabou, si cela t'intE9%resse vraiment
il ne suffit pas de chercher sur Google ou Wiki,
il faut lire les papiers publiE9%s dans la presse spE9%cialisE9%e.

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