La reconnaissance de caractères manuscrits par réseau neuronal à fonctions radiales de base munies d'états

Le réseau neuronal à fonctions radiales de base est un type de réseau récent dont le domaine d'application est vaste. Nous avons étudié les performances de ce réseau lors d'une utilisation pour la reconnaissance de caractères manuscrits. Nous avons obtenu un taux de reconnaissance de 89 % des caractères présentés avec une forme du réseau simple et à architecture fixée a priori. Nous avons ensuite énoncé les variantes possibles sur ce réseau neuronal et mis en lumière celles qui sont les plus utiles, particulièrement pour la reconnaissance de caractères manuscrits. À partir de ces modifications et des résultats obtenus, nous avons développé un algorithme à architecture non fixée à priori et optimise pour la tâche de la reconnaissance de caractères manuscrits. Les réponses de cet algorithme sont supérieures à celles de l'algorithme original en échange de plus de temps d'apprentissage. Il fait une recherche de solution d'une façon aussi bonne ou meilleure que certains algorithmes plus traditionnels, mais a l'avantage d'offrir une solution localement optimale et de diminuer les tâches de l'architecte du réseau