Theses et Memoires de l'universite d'Antananarivo

Resume

ce document a été mis en évidence sur l'utilité des modèles non linéaires et l'hétéroscédasticité conditionnelle. cependant, les modèles économétriques posent problème lorsque le nombre de données historiques devient très grand auquel cas les variances conditionnelles ont tendance à devenir négatives. en effet, le problème des modèles économétriques vient du fait que la volatilité est prédite. or, les variables tendent à être négativement corrélées, phénomène que les modèles économétriques ne peuvent incorporer car ils restreignent la volatilité à être seulement affectée. le connexionnisme est apparu comme l’ébauche d’un nouveau paradigme en sciences cognitives, capable de combler le fossé entre l’étude des comportements et l’étude des processus neurophysiologiques sous-jacents. un réseau connexionniste est constitué d’unités (appelées aussi neurones formels) reliées entre elles par des connexions. ainsi, mathématiquement parlant, un réseau sert à transformer un ensemble de valeurs, qui forment un vecteur dans l’espace des entrées, en un autre ensemble de valeurs, qui forment un vecteur dans l’espace de sortie. l’un des principaux intérêts des réseaux connexionnistes réside dans leurs capacités d’apprentissage que les valeurs des unités de sortie d’un réseau dépendent non seulement des valeurs des unités d’entrée, mais aussi des valeurs des poids des connexions et des seuils des unités. on peut donc modifier la correspondance entre entrées et sorties d’un réseau en changeant ces poids et ces seuils.

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