Nature UE
Crédits ECTS 3
Volume horaire total 29
Volume horaire CM 6
Volume horaire TD 7
Volume horaire TP 16

Pré-requis

• Calcul matriciel • Utilisation autonome du logiciel Matlab • Programmation en Python

Objectifs

Optimisation linéaire : • Identification d'une fonction paramétrique décrivant un jeu de données expérimentales - Critère des moindres carrés - Cas où la fonction analytique est linéaire en les paramètres ? moindres carrés simples - Exemples : fonctions linéaires, polynomiales, exponentielles, sinusoïdales, coniques, … - Exemples : approximation de données par des fonctions B-Splines uniformes Optimisation des réseaux de neurones : à rédiger.

Contenu

Apprentissage d'outils mathématique d'optimisation numérique. Application au cas linéaire des moindres carrés et au cas non linéaire des réseaux de neurones.

Appartient à

Informations complémentaires

Optimisation linéaire : • Identification d'une fonction paramétrique décrivant un jeu de données expérimentales - Critère des moindres carrés - Cas où la fonction analytique est linéaire en les paramètres ? moindres carrés simples - Exemples : fonctions linéaires, polynomiales, exponentielles, sinusoïdales, coniques, … - Exemples : approximation de données par des fonctions B-Splines uniformes Optimisation des réseaux de neurones : à rédiger.