PSO pour l'apprentissage supervisé des réseaux neuronaux de type fuzzy ARTMAP

Dans ce mémoire, nous avons étudié les divers comportements d'un type de réseau de neurones en particulier, soit le réseau fuzzy ARTMAP (FAM), dans le but de développer une stratégie d'apprentissage spécialisée pour ce type de réseau. Pour ce faire, nous avons observé les effets de plusieurs caractéristiques sur ce type de réseau, soit: la taille de la base de données d'entraînement, les stratégies d'apprentissage standard, la technique de normalisation, la structure du chevauchement, la polarité du MatchTracking ainsi que l'influence des paramètres internes du réseau fuzzy ARTMAP. Ces effets sont mesurés au niveau de la qualité et des ressources utilisées par le réseau FAM à travers des bases de données synthétiques et réelles. Nous avons remarqué que le réseau FAM présente une dégradation de performances due à un effet de sur-apprentissage créé par le nombre de patrons d'entraînement et le nombre d'époques d'apprentissage, et ce, avec les bases de données possédant un degré de chevauchement. Pour éviter ce problème, nous avons développé une stratégie d'apprentissage spécialisée pour les réseaux FAM. Celle-ci permet d'améliorer les performances en généralisation en utilisant l'optimisation par essaims particulaires ou PSO (anglais pour "Particle Swarm Optimization") pour optimiser la valeur des quatre paramètres internes FAM (α, β, є et ρ). Cette stratégie spécialisée obtient lors de toutes nos simulations, tant avec les bases de données synthétiques que réelles, de meilleures performances en généralisation que lors de l'utilisation des stratégies d'apprentissage standard utilisant les paramètres standard des réseaux FAM (MT+, MT-). De plus, elle permet d'éliminer la majorité de l'erreur de sur-apprentissage due à la taille de la base d'entraînement et au nombre d'époques d'apprentissage. Ainsi, cette stratégie spécialisée pour FAM a démontré que la valeur des paramètres internes du réseau FAM a un impact considérable sur les performances du réseau. De plus, pour toutes les bases testées, les valeurs optimisées des paramètres sont généralement toutes éloignées de leurs valeurs standard (MT-et MT+), lesquelles sont majoritairement utilisées lors de l'emploi du réseau FAM. Cependant, cette stratégie d'apprentissage spécialisée n'est pas consistante avec la philosophie « on-line » de la famille ART, car la valeur des paramètres n'est pas optimisée séquentiellement. Malgré tout, elle permet d'indiquer les zones de performances optimales pouvant être atteintes par le réseau fuzzy ARTMAP. À notre connaissance, c'est la première fois qu'une stratégie d'apprentissage pour FAM utilise l'optimisation des valeurs des quatre paramètres internes de ce réseau