1 Introduction

2 Construction des réseaux de neurones
2.1 Définitions
Modèle structurel - Réseau de neurones
2.2 Construction des réseaux de neurones
Spécifications - Méthodes de construction - Apprentissage
2.3 Outils pour l'apprentissage
Simulation - Estimation
2.4 Classifications des réseaux de neurones et des règles d'apprentissage
Types de structure et de comportements des composants - Classifications
2.5 Quelques règles d'apprentissage
Hebb - Perceptron - Widrow-Hoff - Rétropropagation du gradient - Arp - Kohonen
2.6 Conclusion

3 La représentation du temps dans les réseaux de neurones
3.1 Généralités
Temps discret vs événements discrets - Couches structurelles et temporelles - Introduction de retards dans un réseau combinatoire
3.2 Un réseau à temps explicite discret
Description - Dérivation de la rétropropagation du gradient - Algorithme pratique - Exemple - Discussion
3.3 Un réseau à temps explicite continu
Description - Dérivation de la rétropropagation du gradient - Exemple
3.4 Conclusion

4 Construction des systèmes multi-réseaux
4.1 Quel réseau pour quel problème ?
Approximation de fonctions - Discrétisation, compression de données - Optimisation - Contrôle
4.2 Les systèmes multi-réseaux
Définition - Construction de la structure - Construction des comportements des composants - Outils pour la construction
4.3 L'apprentissage en contexte dans les systèmes multi-réseaux
Par descente de gradient globale - Par descentes de gradient locales - Protocole général pour l'apprentissage par descentes de gradient locales
4.4 Quelques systèmes multi-réseaux
Hecht-Nielsen - Perceptrons multicouches en cascade - Cartes corticales associées - Machine séquentielle connexionniste - Mélange adaptatif d'experts locaux
4.5 Conclusion

5 Réalisations de systèmes multi-réseaux
5.1 Maillage par réseau de Kohonen
Problème - Maillage neuronal - Apports et limites
5.2 Apprentissage de séquences à l'aide de la machine séquentielle connexionniste
Problèmes séquentiels - Machine séquentielle connexionniste - Apports et limites
5.3 Apprentissage de la marche par un robot hexapode
Problème de la marche - Généralités - Description de deux systèmes - Apports et limites
5.4 Conclusion

6 Conclusion

Annexe Présentation formelle de quelques réseaux de neurones