Approches statique et dynamique de la modulation des efficacités synaptiques dans les réseaux de neurones

par Nicolas Pican

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean-Paul Haton.

Soutenue en 1995

à Nancy 1 .


  • Résumé

    Nous nous sommes intéressés à un domaine particulier des réseaux de neurone qui est celui de la modélisation des comportements dépendant du contexte. Pour cela nous avons développé un nouveau type d'algorithme d'apprentissage (LCLA) pour les architectures fondées sur des ensembles de plusieurs perceptrons multi-couches dans lesquelles le comportement dépendant du contexte est statiquement distribué sur chacun de ces réseaux. Puis nous avons développé, par extension aux caractéristiques de ce type d'architecture, un nouveau modèle neuronal, ainsi que son algorithme d'apprentissage, dans lequel les efficacités synaptiques des connexions sont dynamiquement estimées en regard du contexte du comportement à modéliser (OWE). D’autre part, tout au long de cette recherche nous avons pu faire de fortes analogies avec des études sur la psychologie du comportement d'une part et avec des structures neurobiologiques d'autre part nous permettant ainsi de valider notre approche dans le domaine pluridisciplinaire qu'est celui du neuro-mimétisme. Ces modèles ont également fait l'objet de validation sur des applications industrielles au sein de la société Sollac, pour le pré-réglage d'une machine d'écrouissage appelé skinpass 80' et dans la mise en œuvre d'un contrôleur neuronal pour la régulation des températures des zones d'un four de recuit continu mixte (RCM)

  • Titre traduit

    Static and dynamic approachs of the synaptic efficiency modulations in neural networks


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (162 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 107 références

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Lorraine (Villers-lès-Nancy, Meurthe-et-Moselle). Direction de la Documentation et de l'Edition - BU Sciences et Techniques.
  • Accessible pour le PEB
  • Bibliothèque : Centre de recherche INRIA Nancy - Grand Est (Villers les Nancy). Service Information et Edition Scientifiques.
  • PEB soumis à condition
  • Cote : PICAN a
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.