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Expérimentation des réseaux de neurones sur les nombres premiers.

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Objectif

Concevoir un réseau de neurone capable de déterminer si un nombre entier est premier ou non.

Réflexions et quelques idées

Difficultés

  • Quelle représentation adopter pour les données entrantes? On pourrait assigner à chaque neurones un chiffre. Cependant, même si on peut facilement déterminer tous les nombres premiers de 1 à 100, cette représentation ne nous donnerait aucune information sur la quatrième décimale.

  • Quelle est la dimension du problème? Quel type de réseau de neurones peut représenter une solution pour n décimales?

  • Combien de mémoire faut-il pour représenter une solution pour n décimales?

  • Combien de temps faut-il pour en trainer le réseau de neurones?

  • En admettant que l'on puisse trouver une solution pour n décimales? Combien de temps supplémentaire cela prendra-t-il pour trouver une solution pour n+1 neuronnes?

Deep Learning

Résoudre et utiliser le résultat des problèmes auxiliaires tels que

  • trouver les a et b de l'équation suivante (forme factorisée):


m = b1a1 × b2a2 × ... × biai + 1

  • tenter de déterminer une probabilité que le prochain nombre soit premier selon la forme factorisé pu pour une suite de forme factorisé
  • utiliser n'importe quelle autre propriété qui semble avoir un lien avec les nombres premiers.

Représentation

Utiliser une autre représentation pour les valeurs d'entrée ou utiliser simultanément plusieurs représentations.

Problème similaire

Si l'on donne en entrée les coefficients et les exposants de la forme factorisée, m est-il premier ou non?

Capacité d'extrapolation

Pendant la conception du réseau de neuronne, toujours tenir compte de la capacité d'extrapolation, i.e. qu'il faut minimiser le temps nécessaire pour trouver une solution à n + 1 décimale à partir de la solution à n décimale.

Références

Nombres premiers

Réseaux de neurones

About

Expérimentation des réseaux de neurones sur les nombres premiers.


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