Colloque

Raisonnement hypothétique dans les réseaux de neurones

Jifeng Ge

Béchir El Ayeb

Shengrui Wang

Membre a labase

Jifeng Ge

Résumé du colloque

Bien que les réseaux de neurones soient largement utilisés pour résoudre les problèmes diagnostiques, la plupart d'entre eux se limitent aux traitements de type effet-à-cause. Nous avons proposé un modèle des réseaux de neurones pour résoudre les problèmes diagnostiques de type cause-à-effet (Wang et Ayeb JCNNS 92 et Ayeb et Wang IJCAI 93). Notre modèle est un des rares modèles qui existent pour le raisonnement abductif. Les travaux présentés portent sur l'expérimentation et l'amélioration de notre modèle. Plus particulièrement, nous considérons les trois aspects suivants: 1) Modélisation de l'incompatibilité des causes: deux causes sont incompatibles si leur présence simultanée crée des contradictions. Nous faisons la différence entre l'incompatibilité absolue et l'incompatibilité relative. 2) Modélisation de l'additivité des causes: la cause ci ou cj ne peut pas seule entraîner la manifestation mx, cependant, l'ensemble de ci et cj peut entraîner mx. 3) Modélisation de l'incertitude de manifestation: la présence/absence de certaines manifestations est inconnue. Les aspects 1) et 2) représentent un pas vers le traitement des relations causales complexes. Alors que l'aspect 3) surmonte aussi les diagnostics ouverts, traitant une situation courante dans les applications réelles.

Contexte

Section :

Informatique et recherche opérationnelle

Thème du colloque :

Informatique et recherche opérationnelle

Hôte : Université du Québec à Montréal

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