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Je suis un étudiant travaillant sur un projet de stage où nous utilisons des réseaux bayésiens pour prédire un résultat possible à partir d'un ensemble donné de variables parentales discrètes. Nous avons maintenant l'intention d'utiliser un réseau neuronal artificiel pour faire la tâche.Pourrait-on m'aider s'il vous plaît avec les similitudes et les différences entre les réseaux bayésiens et le réseau de neurones artificiels? Toute suggestion sur la façon de procéder à la migration serait utile.différence entre réseau neuronal artificiel et réseau bayésien
Merci
Voilà une excellente réponse. Donc, pour faciliter ma compréhension, serait-il juste de dire qu'ils peuvent tous deux agir comme agents de prise de décision, mais lorsqu'un réseau bayésien est câblé, un réseau de neurones est programmable, et par conséquent, un réseau de neurones peut fonctionner comme un réseau bayésien? – Charlie
@Charlie Un réseau bayésien code une distribution de probabilité. Un réseau de neurones code (efficacement) un mappage entre un ensemble de valeurs d'entrée et un ensemble de valeurs de sortie. Donc, ils sont fondamentalement différents. Bien sûr, vous pouvez utiliser soit pour aider à prendre des décisions. Je ne suis pas d'accord avec un réseau bayésien étant «câblé», un réseau donné est «câblé» dans le même sens qu'un réseau neuronal formé est «câblé». L'un ou l'autre outil peut être utilisé pour adapter les données. –