Cet ouvrage étudie les principaux réseaux de neurones artificiels ainsi que leurs méthodes d'apprentissage. Après une présentation historique et biologique des théories et de l'évolution des modèles de réseaux de neurones, ce livre traite de la classification par réseaux mono couches. Le perception multicouche, outil basique tant de la classification que de la commande, est ensuite présenté. Il y côtoie la machine de Boltzmann et introduit l'étude consacrée à l'identification et la commande de procédés dynamiques. Des variantes de l'apprentissage y sont développées. Le rôle particulier du système jacobien à commander est examiné. Une notation originale des poids des connexions est utilisée, facilitant le traitement algébrique des problèmes rencontrés.
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