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Identifiant IdRef : 216111498
Notice de type Rameau

Point d'accès autorisé

Informations

Langue d'expression : Francais
Date de naissance :  1995
Note publique d''information : 
Un nouveau modèle neuronal qui se propose de représenter plus fidèlement le comportement impulsionnel et aléatoire des signaux nerveux biologiques, a été introduit par Gelenbe, en 1989 : le réseau neuronal aléatoire (RNA). Chaque neurone y est représenté par une file d'attente avec serveur qui recoit et émet des clients positifs ou négatifs modélisant des impulsions excitatrices ou inhibitrices. Un algorithme d'apprentissage supervisé qui consiste à minimiser une erreur quadratique par descente du gradient, a également été proposé pour le RNA récurrent. Dans cette thèse, nous avons étudié différentes architectures pour des tâches de mémoire associative ou de compression de données : le RNA récurrent, le RNA à deux couches et le RNA N-M-N. Chacun de ces réseaux a été comparé au réseau connexionniste correspondant. En mémoire associative, le RNA est moins perturbé, lors de la reconnaissance, par les effets de géométrie et de symétrie entre les formes apprises. Il réalise de plus un modèle à priori du bruit plus proche du bruit blanc considéré. Par contre, les temps d'apprentissage sont souvent plus longs. Les résultats obtenus en compression d'images avec le RNA N-M-N montrent la faisabilité d'une telle application. Pour chaque architecture, nous avons calculé la capacité théorique de stockage : elle est double de celle des réseaux connexionnistes. Enfin, nous avons montré que, grâce au parallélisme intrinsèque du modele RNA, sa mise en oeuvre sur une machine SIMD réduit nettement les temps de simulation.

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