L'étude des « réseaux de neurones formels » s'est considérablement développée dans les années quatre-vingt avec deux motivations. D'une part pour modéliser de façon élémentaire les fonctions supérieures du cerveau (comme la mémoire) ; d'autre part pour inventer des algorithmes, dits «connexionnistes», et des machines spécialisées (« ordinateurs neuronaux »), pour résoudre par «apprentissage» des problèmes d'analyse de données (classification, reconnaissance de formes,...).
Ce livre d'introduction présente divers aspects des recherches sur les réseaux de neurones :
l'analyse de modèles de mémoire associative, en particulier à l'aide d'outils issus de la physique statistique. Les liens avec la biologie et la psychologie, ainsi que la place de ces recherches dans le domaine des « sciences cognitives », sont évoqués ;
la théorie de l'apprentissage, les principaux algorithmes neuronaux, et quelques exemples significatifs d'applications à l'analyse de données.
Ce livre s'adresse à des ingénieurs, chercheurs, enseignants et étudiants de deuxième et troisième cycles, et plus généralement à toute personne de formation scientifique intéressée par le sujet.
Jean-Pierre Nadal, ancien élève de l'école polytechnique,
chercheur au Cnrs, est au
Laboratoire de physique statistique
de l'école normale
supérieure.
Ses recherches portent sur la théorie des réseaux de
neurones. Il s'intéresse également aux applications
(collaboration avec le 'LEP', Laboratoires d'électronique Philips). Il
enseigne au DEA de sciences cognitives de l'université Paris VI.
Pour ceux qui ont le livre sous la main :