Reprise du message précédent :

 
C'est pourtant simple, il veut entraîner un réseau pour gagner à "des numéros et des mots"  

Pas sur de comprendre ce que tu veux faire.
 
En gros tu veux un système qui assigne un numéro différent a chaque phrase différente (sémantiquement parlant) ?
Par exemple :
- Je vais au cinéma => 1
- Je mange une pomme => 2
- Je vais au cinoche => 1 (parce que c'est presque la même chose que 2 lignes au dessus)
- Je vais faire un tour dehors => 3
- etc...
 
C'est ça l’idée ?

Tu me donne l'impression que j'suis con, je comprends vraiment pas ce que essaye de dire    
Tu veux faire quelque chose qui gagne à Jeopardy? ou un truc sur le modèle du latin (ordre des mots qui ne change pas la traduction)? Ou alors! Comme souvent la différence entre une phrase et son interrogative c'est l'ordre des mots tu veux faire le lien entre les deux avec un numéro
 
 
 

 
 
L'idée c'est d'accepter des phrase variable (avec des mot   ) et de retourner un numero auquel correspondra une phrase.
 
C'est un problème d'optimisation.
 
Parce que pour le moment j'accepte des phrases en entré et je retourne des phrase mais l'apprentissage est très long pour traiter autant d'entrée et sorties.
 
 
Les mots en entrée sont coder avec des numéro de mot, et là, pour les sorties il n'y aurait que quelque neurones pour coder 1 nombre (qui peut même être très grand).
Exemple :
une phrase est attendu en entrée de programme : je vais au cinéma !
un numéro de réponse : 42 (correspondra) Bon film !
 
Pour le traitement du langage "naturel"

 
Ok mais du coup, j'arrive pas a voir c'est quoi la nouveauté et plus précisément l’amélioration dans ce que tu proposes par rapport aux avancées qui ont déjà été faites dans le domaine du Natural Language Processing ?

 
 
J'en sais rien, c'est une nouveauté par rapport à ce que je fais déjà.
 
Je dois pouvoir faire ça en 3k ou 5k ligne de codes.

En quoi tu as besoin d'un réseau de neurone ?

Ça se code en quelques lignes en stockant ta phrase dans un tableau et en retournant l'index de ton tableau.
Tu peux bien sûr optimiser en traitant préalablement ta phrase pour la "normaliser" en supprimant tous les synonymes, les tournures, etc...

Ici un réseau de neurone est inutile, ton système n'apprend rien, il ne fait que retourner un numéro. Je ne pense même pas suite tu serais en mesure de définir une métrique pour évaluer la qualité de la réponse puisqu'il n'y a pas de bons ou de mauvais résultats.
Par exemple pourquoi 39 serait mieux que 4673 à la question "On mange quand?" ? De plus tu n'auras pas de linéarité dans tes réponses (par exemple 39 peut être extrêmement différent de 40 et de 38).

A quoi ça sert que ducro il se décarcasse alors ?
 
Et comment tu fait pour trouver le bon numéro ?
 
Désolé j'ai du mal à exprimer le décalage entre ta réponse et ma question.

Ok, je vois peut-être ce que tu veux dire. Dans ce cas c'est jouable, mais en supposant que ce soit possible, avant de penser au réseau de neurones tu as quelques étapes :
 
1- Tu dois commencer par traiter tes phrases pour les normaliser
 
2- Tu dois linéariser tes réponses. Par exemple la réponse 39 "J'ai faim" doit avoir un sens similaire à celui de la réponse 40 "Je suis affamé". Un réseau de neurones ne donne pas une réponse exacte, juste une très bonne approximation de la bonne réponse. Donc si tu tombes juste à côté, mais que le sens est totalement différent, ça sert à rien.
 
2bis - Corollaire du précédent : Tu dois trouver une métrique pour trouver la pertinence de ta réponse à la question.
 
Sur une bdd suffisamment petite et bien choisi c'est sûrement possible. Par contre, à grande échelle c'est tout un champ de recherche, tu n'y arriveras pas tout seul dans ton garage.
 
Il faut vraiment se dire qu'ici implémenter le reseau c'est la partie facile du truc. T'as énormément de travail autour pour formater tes donnés dans quelque chose d'utilisable.  
 
Bref ça me parait très compliqué.

Si je donne un poids aux mots, je peux faire ça ?

 
Un axe de recherche : https://fr.wikipedia.org/wiki/Grammaire_des_cas

 
Ca ne résout aucun des problèmes.  
 
Ca ne te permettra pas de pouvoir associés les mots ayant une signification équivalente (chien = chienne = chiens = chennes = chiots =~ caniche...). Sans compter que les mots peuvent avoir plusieurs sens (e.g. : point peut être synomyne de "pas", ou représenter le "." )
 
De plus un réseau de neurone, c'est juste un appareil pour faire des "moyennes" chelou avec plein d'effet de seuil, et de donner une très bonne approximation, jamais un résultat exacte. Mais pour ça il faut une linéarité dans ta sortie.  
 
Concrêtement ça signifie que si ton résultat change légèrement, tu dois avoir quasiement la même réponse. Par exemple la sortie 0.45 est associé à "Je n'ai pas faim" et 0.46 "Je n'ai pas très faim". Comme èa si il y a un léger décalage ça te donnera une réponse cohérente quand même.  
 
Par contre si 0.45 correspond à 'Je n'ai pas très faim" et 0.46 à "Demain j'ai piscine", tu comprends bien que si ton réseau se trompe légérement tu vas avoir des réponses de merde...
 
Même si les réseaux de neurones évolués, comme pour de la reconnaissance d'image tu vas avoir cette linéarité. En voyant l'image le réseau va te dire "89% de chance que ce sit une voiture, 9% un camion, etc...". Si l'image était légèrement différente il dirait "87% que ce soit une voiture, 11% un camion, etc...".  
 
Alors certes c'est possible de créer cette linéarité sur des système très complexes comme la reconnaissance d'image (ou de phrase comme tu veux faire), mais en amont ça demande un très gros travail de traduction et de transformation de ton image pour la rendre exploitable par ton réseau.  
 
Par exemple, un ami à travailler sur la reconnaissance de caractères. En entrée de son réseau il avait non pas les pixels de l'image, mais une quinzaine de paramètre traduisant la symétrie de l'image selon tel ou tel axe. Il pouvait ainsi créer cette linéarité, et son programme était capable de reconnaitre des caractères.
 
Mais en soit son réseau de neurones était simple, seulement une quizaine de paramètres en entrée, une seule (ou peut-être deux) couche de neurones et une quarantaine de sorties. La valeur ajoutée ne se trouve pas dans le réseau lui-même, mais dans la transformation de l'objet initial en quelque chose d'utilisable.
 
Toi, tu dois aussi effectuer cette transformation; et c'est la partie compliqué de ton projet.

Sans dec ?

drap

 
 
Perso je prèche pour l'apprentissage continue.
Je pense que ce sont les acception qui fond les définition d'un contexte etrange.
une acception étant une locution courante.
Le constexte étrange le réel.

Un réseau de neurones c'est pas magique, ça apprendra de la même manière que toi. Derrière les mots tu mets un concept, ce qui te permet de piger le sens d'une phrase. Et bien si tu veux que ton réseau bite quelque chose, faut lui donner ces concepts.

Va coder ton truc, tu comprendras.

Sur ce j'abandonne. Quand tu écris on pige rien à ce que tu essaies de dire. Quand on te demande des explications tu es désagréable et agressif. Quand on essaie de t'aider tu es désagréable et agressif.

Un nouveau troll

 
T'as l'air de découvrir Jovalise toi  

Sérieusement c'est Jovalise ? Je comprend mieux.

Je savais pas qu'il avait changé de pseudo. J'ai arrêté de lire les topics de SQFP depuis des mois

 
Ben ouais    
 
Il réapparaît régulièrement sous un nouveau pseudo mais il est immédiatement démasqué  

Tu ne t'es vraiment pas rendu compte que ça n'avait ni queue ni tête, ce qu'il racontait ?

Drap

Ce que tu ne dis pas, et c'est un mensonge par omission, c'est que ce que tu peux raconter non plus !  

Ouais je sais, j'y travaille, mais c'est un gros taf pour rien chez moi pour le moment parce que d'une j'ai pas les moyen de me peyer un bot qui va bien, et si non j'ai pas de pouvoir non plus, si ce n'est de convaincre de mon concepte pratiquement.

Je l'ai codé avant que tu rédige ce message.

C'est une lu que je suis agressif et desagreable ma foi ce serait le monde à l'envers.
Mais je comprends qu'il puisse y avoir une maladie anti jo sur un forum ou plusieur même, je suis allez d'ailleurs sur Futura Scieer, mais bon, venu d'un groupoe de mouton ça ne me dérange pas le moins du monde.

T'es nouveau ?

je me dévoile immédiatement pour lever l'ambiguité qui ne tien qu'à moi d'ailleurs, et j'en connais l'ampleur.

Un perce-étron multi-couches, ça devrait faire la rue Michel

Le mythe de l’IA surhumaine  
http://www.internetactu.net/2017/0 [...] urhumaine/
 
 La « superintelligence », un risque existentiel ?  
http://www.internetactu.net/2015/0 [...] istentiel/

"Autrement dit, une « machine de Turing universelle » (si l’on admet que le cerveau humain en est une) "
 
Si ça n'en est pas une, c'est quoi alors ?

Big Data : Super-ordinateur- Recherche et apprentissage par la machine
http://www.diplomatie.gouv.fr/fr/p [...] la-machine

Lancement du projet "Systèmes apprenants" par le gouvernement fédéral pour soutenir la R&D en intelligence artificielle
http://www.diplomatie.gouv.fr/fr/p [...] deral-pour

Innovations de Fujitsu en Intelligence Artificielle
http://www.diplomatie.gouv.fr/fr/p [...] tificielle

IBM et l’Air Force US créent un cerveau synthétique
http://www.journaldugeek.com/2017/ [...] nthetique/

J'adorerais comprendre comment ils entrainent leur réseau de neurone événementiel Truenorth, IBM. Peuvent pas utiliser d'algorithme à direction de descente avec des liens discrets entre les neurones (pas de dérivées partielles facilement calculables et retro-propageables). Si quelqu'un a des sources la dessus, ça m'intéresse beaucoup.

D'ailleurs ça m'a toujours paru bancal cette histoire de se ramener à une fonction mathématique à minimiser (avec des méthodes approchées parce que le bouzin est intractable) pour entraîner un réseau de neurones. Ok ça fonctionne pour les IA ultra spécialisées qu'on fait pour le moment, mais pour le chercheur qui rêve d'une IA générale ça doit pas être très bandant. Pour le matheux, j'imagine qu'il y a de quoi s'exciter un peu sur de nouvelles topologies de réseau, trouver les fonctions qui vont bien et l'algo pour optimiser tout ça, par contre la partie tuning de paramètres à coup d'expérimentations doit être chiante comme la mort aussi.

C'est le distinguo qui est fait entre IA faible et IA forte. On en est qu'à l'IA faible pour le moment. D'ailleurs y a des gens qui pour les détecteurs (CNN ou autres) préfèrent en fait maintenant parler de perception artificielle plutôt que d'intelligence artificielle.

Les efforts pour développer le secteur de l’intelligence artificielle s’intensifient à Taiwan
http://www.diplomatie.gouv.fr/fr/p [...] ficielle-s

On veut un pronostic pour la première MGF (Mech-GirlFriend) réaliste  

Reconnaissance vocale : une intelligence artificielle atteint le niveau de l’homme
 
https://rslnmag.fr/innovation/recon [...] eau-homme/
 
la source n'est pas forcément neutre

Intel lance une intelligence artificielle sur clé USB pour moins de 100 euros
 
http://www.futura-sciences.com/tec [...] ign=buffer

Drap