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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 15/3-4 - 2001  - pp.373-391  - doi:10.3166/ria.15.373-391
TITRE
De l’utilisation d’OBD pour la sélection de variables dans les perceptrons multicouches

RÉSUMÉ

La sélection de variables est un problème difficile à résoudre. Comment choisir l’ensemble des variables pertinentes pour résoudre une tâche fixée ? La sélection de variables neuronale essaye de résoudre le problème pendant l’apprentissage du réseau de neurones. Parmi les méthodes utilisées avec les réseaux de neurones de type perceptron multicouches, certaines sont issues d’une technique d’élagage des poids, OBD (Optimal Brain Damage), proposée par LeCun et al. en 1990. Après avoir rappelé ces différentes méthodes, cet article montre comment essayer de les améliorer en suivant quelques principes simples. Une étude comparative situera ces différentes méthodes par rapport à d’autres techniques statistiques ou neuronales.

ABSTRACT

Feature Selection is a complex problem. How to determine the set of relevant features according to a fixed task ? Neural Feature Selection try to solve the problem during the neural network learning. Some frequently used methods are derived from a pruning technique, OBD, proposed in 1990 by LeCun and al. This article review these methods and propose some enhancements by using some simple rules. A study will then compare the previous methods and other classical ones.

AUTEUR(S)
Philippe LERAY, Patrick GALLINARI

MOTS-CLÉS
perceptron multicouches, élagage.

KEYWORDS
multilayer perceptron, pruning.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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