Un modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnelles
Rossi, Fabrice; Conan-Guez, Brieuc (2005), Un modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnelles, Revue de Statistique Appliquée, LIII, 4, p. 5-30
Type
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http://hal.inria.fr/inria-00001190/en/Date
2005Nom de la revue
Revue de Statistique AppliquéeVolume
LIIINuméro
4Éditeur
Société Française de Statistique
Pages
5-30
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Afficher la notice complèteRésumé (FR)
L'objectif de cet article est de présenter un nouveau modèle neuronal adapté à la régression sur variables explicatives fonctionnelles. Nous décrivons le perceptron multi-couches (PMC) fonctionnel et résumons les propriétés théoriques de celui-ci, en terme de puissance de calcul et d'estimation des paramètres. Nous proposons ensuite deux techniques de mise en oeuvre informatique que nous illustrons dans deux applications, l'une sur des données artificielles, l'autre en spectrométrie. Le PMC fonctionnel est ainsi comparé au PMC classique ainsi qu'à des méthodes plus classiques adaptées elles aussi aux données fonctionnelles. Dans les exemples choisis, les PMC fonctionnels obtiennent de meilleures performances que les autres techniques et représentent la fonction de régression de façon très parcimonieuse.Mots-clés
Analyse de données fonctionnelles; Réseaux de neurones; Perceptrons Multi-Couches; Régression; Discrimination; Approximation universelle; Consistance; SpectrométriePublications associées
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