Algorithme du gradient

1 La méthode de Jacobi. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 La méthode de Gauss-Seidel. . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Convergence des méthodes de Jacobi et de Gauss-Seidel. . 2.2.4 Méthode du gradient à pas optimal. . . . . . . . . . . . . 2.2.5 Méthode du gradient conjugué. . . . . . . . . . . . . . . . Exercices. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Zeros de fonctions non-linéaires. 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 Méthode de dichotomie

un problème d’optimisation page 12 2.2.1. La fonction d’erreur.................................................................................................................................. page 12 2.2.2. L’algorithme de rétropropagation du gradient.......................................................................... page 13 2.2.3. Localité de l’optimisation et améliorations ................................................................................. page 15 2.2.4. Vitesse de convergence

objets sous différentes facettes approche ascendante : produire des phénomènes complexes à partir d'opérations très élémentaires les connaissances sont introduites implicitement à l'aide d'exemples quantité d'info non figée IA connaissances + algorithmes pour les manipuler reproduire des dialogues, des raisonnement par des règles logiques (transfert de connaissance, expert) modélisation psychologique, compréhension du langage naturel(symboles, formules, règles syntaxiques) approche descendante :

R´esolution graphique I.1.5 G´en´eralisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.2 M´ethode du simplexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.2.1 Probl`eme de programmation lin´eaire sous forme normale . . . I.2.2 Algorithme du simplexe I : pr´eparation . . . . . . . . . . . . I.3 R´esolution dans le cas g´en´eral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.3.1 Ecrire un probl`eme de maximisation sous forme normale . . . I.3.2 Dualit´e minimum/maximum . . . .

résolution de nombreux problèmes. Dans un second temps des méthodes basées sur l'outil à la fois graphique et théorique, que constitue les graphes, vont permettre notamment de modéliser et de traiter les problèmes d'ordonnancement. Ensuite, des algorithmes spécifiques à des problèmes particuliers, plus performants que la programmation linéaire, seront présentés (problèmes de transport et de flot). Enfin, on abordera quelques techniques issues de la théorie des jeux qui constitue à elle seul tout

• Ces algorithmes sont basés sur l'utilisation d’éléments structurants (notés B). • Élément structurant: • Un élément structurant est un masque binaire (constitué de pixels blancs et noirs) muni d'un point d'ancrage.Sécurité d’image MasterII CS 2020/2021 53 Érosion

(pollution, consommation d'énergie, nuisances sonores et risque d'accident) à considérer. Par la suite, nous avons construit un modèle de plus court chemin multiobjectif permettant d’optimiser les sept critères ainsi définis. Pour résoudre ce modèle, un algorithme de colonies de fourmis multiobjectif a été mis en place afin de prendre en compte le grand nombre de critères et l'intermodalité du réseau. Une implémentation est ensuite réalisée sur un réseau de transport intermodal se basant sur des données géographiques

........................................................................................................ 9 5.4 Fonctionnement du réseau ..................................................................................................... 10 5.5 Algorithme de rétro-propagation de l'erreur .......................................................................... 10 5.5.1 Introduction ..................................................................................................................

d’intersection vide, et d’union I 3 Matthieu.cord@lip6.fr UPMC Cours BIMA Segmentation : introduction Contexte par rapport au cours de détection et caractérisation de primitives dans les images : •  Une région est une primitive •  Algorithme d’analyse basée régions : 1.  Détection des régions => segmentation 2.  Description des régions 1.  Caractéristiques de forme, de position, de taille 2.  Caractéristiques radiométriques, … Matthieu.cord@lip6.fr 4 UPMC Cours BIMA

la théorie de la percolation d'invasion. Le cas où les effets de la gravité ne sont plus négligeables est également étudié numériquement et analysé à l'aide de la théorie de la percolation en gradient. L'effet de la viscosité de la phase liquide est analysé théoriquement à partir de la percolation en gradient. Des comparaisons avec des résultats expérimentaux sont effectuées. Pour l'étude du cas où le changement de phase s'effectue aux conditions de température de saturation, un simulateur-réseau