Amar Merabti · carnet EN
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Atelier · deux outils de cours, remis en état de marche

Deux outils de cours, à essayer ici

Un réseau de neurones se comprend-il mieux quand on règle soi-même ses poids ?

01 · Réseau de neurones

Réglez-le jusqu'à obtenir un XOR

Pendant le cours d'apprentissage automatique du M1 DCI, j'avais besoin de vérifier à la main des réseaux de neurones à seuil. J'ai écrit un petit outil Tkinter pour les construire à la souris et suivre la propagation avant, neurone par neurone. Le voici porté dans le navigateur, avec le calcul d'origine : chaque neurone vaut activation(Σ poids × entrée + biais), et l'activation par défaut est un seuil — 1 si la somme est positive, 0 sinon.

Le XOR est l'exemple classique : aucun neurone seul ne peut le produire, il en faut deux dans une couche cachée. Les quatre combinaisons d'entrée sont vérifiées en direct sous le réseau.

Fig. 1 — Ajoutez des couches et des neurones, reliez-les en touchant deux neurones de couches différentes, réglez poids et biais : la propagation avant est recalculée à chaque geste. « Charger le XOR » reprend le fichier examples/xor.json du dépôt, et l'export produit le même format, relisible par l'application Tkinter d'origine.
02 · Argumentation

Qui gagne le débat ?

Un système d'argumentation à la Dung ne dit rien du contenu des arguments : il ne connaît que qui attaque qui. Les questions intéressantes viennent ensuite. Un ensemble d'arguments est sans conflit s'il ne s'attaque pas lui-même, complet s'il défend tous ses membres et contient tout ce qu'il défend, et stable s'il attaque tout ce qu'il exclut.

Le solveur ci-dessous est celui de mon projet de Master 1, porté tel quel : il énumère tous les sous-ensembles et teste ces propriétés. Un argument est accepté de façon crédule s'il appartient à au moins une extension, sceptique s'il appartient à toutes.

Fig. 2 — Touchez un argument puis un autre pour créer ou retirer une attaque. Le cycle impair n'a aucune extension stable : c'est le contre-exemple qui justifie d'étudier plusieurs sémantiques.