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Paradigmes neuronaux quantiques et dynamique d'apprentissage

by Ishwarya M. V. , Prinslin L. L , Narayana K. E.
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209948695
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Editions Notre Savoir
  • Publisher Imprint: Editions Notre Savoir
  • Publication Date:
  • Pages: 200
  • Original Price: GBP 76.0
  • Language: French
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 273 grams
  • BISAC Subject(s): Careers / General

Les r�seaux neuronaux, inspir�s des syst�mes neuronaux biologiques, sont constitu�s de couches interconnect�es de neurones artificiels qui traitent et transmettent des informations. Chaque neurone re�oit des signaux d'entr�e, applique une transformation et transmet le r�sultat aux couches suivantes. Gr�ce � un processus connu sous le nom d'apprentissage, les r�seaux neuronaux ajustent leurs param�tres internes afin de minimiser les erreurs et d'am�liorer les performances dans des t�ches sp�cifiques. Cette capacit� d'adaptation les rend tr�s efficaces pour des applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'analyse pr�dictive. La force des r�seaux neuronaux r�side dans leur capacit� � apprendre des mod�les complexes � partir de donn�es, ce qui en fait des outils indispensables � l'intelligence artificielle moderne.L'int�gration de l'informatique quantique et des r�seaux neuronaux est motiv�e par les limites des approches classiques lorsqu'il s'agit de traiter des donn�es de haute dimension et des probl�mes d'optimisation complexes. Les r�seaux neuronaux classiques n�cessitent d'importantes ressources informatiques pour l'apprentissage, en particulier lorsque la taille du r�seau et le volume de donn�es augmentent.

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