Abstract FR:

Mon travail de these a porte sur l'utilisation des reseaux de neurones formels dans le domaine de la classification automatique, avec pour application principale la reconnaissance des chiffres manuscrits. L'apport de ce travail a ete l'elaboration d'une procedure qui, etant donne un probleme de classification, trouve automatiquement un reseau bien adapte a la complexite du probleme a resoudre. Cette procedure permet d'eviter les tatonnements necessaires habituellement pour concevoir un classifieur neuronal. De plus, elle utilise des neurones binaires, donc faciles a realiser electroniquement, et, surtout elle donne des indications sur la complexite de la tache de classification que l'on cherche a effectuer. Cette procedure a ete appliquee a des problemes modeles, ainsi qu'au probleme reel de la reconnaissance de chiffres manuscrits. Pour les deux bases de donnees utilisees, l'une d'origine europeenne et l'autre provenant de codes postaux americains, la procedure a fourni une architecture de reseau relativement simple par rapport a des reseaux proposes, pour effectuer la meme tache, par d'autres equipes. Les performances obtenues avec ce reseau sont satisfaisantes et tout a fait comparables aux resultats obtenus a l'aide de reseaux plus complexes. Elles ont justifie la realisation de ce reseau sous la forme d'un circuit integre specifique, dont l'architecture sera presentee