Apprentissage supervise dans le reseau neuronal aleatoire application aux memoires associatives, a la compression d'images

par Christine Hubert

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Erol Gelenbe.

Soutenue en 1995

à Paris 5 .


  • Résumé

    Un nouveau modele neuronal qui se propose de representer plus fidelement le comportement impulsionnel et aleatoire des signaux nerveux biologiques, a ete introduit par gelenbe, en 1989 : le reseau neuronal aleatoire (rna). Chaque neurone y est represente par une file d'attente avec serveur qui recoit et emet des clients positifs ou negatifs modelisant des impulsions excitatrices ou inhibitrices. Un algorithme d'apprentissage supervise qui consiste a minimiser une erreur quadratique par descente du gradient, a egalement ete propose pour le rna recurrent. Dans cette these, nous avons etudie differentes architectures pour des taches de memoire associative ou de compression de donnees : le rna recurrent, le rna a deux couches et le rna n-m-n. Chacun de ces reseaux a ete compare au reseau connexionniste correspondant. En memoire associative, le rna est moins perturbe, lors de la reconnaissance, par les effets de geometrie et de symetrie entre les formes apprises. Il realise de plus un modele a priori du bruit plus proche du bruit blanc considere. Par contre, les temps d'apprentissage sont souvent plus longs. Les resultats obtenus en compression d'images avec le rna n-m-n montrent la faisabilite d'une telle application. Pour chaque architecture, nous avons calcule la capacite theorique de stockage : elle est double de celle des reseaux connexionnistes. Enfin, nous avons montre que, grace au parallelisme intrinseque du modele rna, sa mise en oeuvre sur une machine simd reduit nettement les temps de simulation.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (185 f.)
  • Annexes : Bibliogr. f. 173-181

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