Topologies Adaptatives dans un système NN/SOM
Abstract
Dans cet article, nous proposons un modèle combinant d'une part un réseau de neurones à couches de convolution permettant la classification, et d'autre part une carte auto-organisatrice adaptée à la classification de neurones permettant de normaliser le classifieur en adaptant sa topologie suivant des critères de rejet. Ce modèle permet d'améliorer le nombre d'échantillons reconnus par un processus itératif où la topologie du classifieur est modifiée à chaque étape selon ses propres résultats. L'objectif est de récupérer les échantillons reconnus mais ne respectant pas les critères de rejet à travers une adaptation de la topologie du classifieur dictée par une carte auto-organisatrice spécifique.