Etude de la capacite d'apprentissage du cortex cerebelleux

par JALAL ABDUL HALIM

Thèse de doctorat en Sciences biologiques et fondamentales appliquées. Psychologie

Sous la direction de Gilbert Chauvet.

Soutenue en 1997

à Angers .

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  • Résumé

    Le modele de l'unite de purkinje fait partie des modeles de reseaux de neurones inspires de l'organisation anatomique reguliere du cervelet. Le but de ce travail est de reproduire certaines fonctions executees par le cervelet telles que la memorisation et la coordination du mouvement. Apres la formulation du modele, defini comme etant un reseau hierarchique respectant la connectivite reelle du cortex cerebelleux, on aborde l'etude de la capacite de memorisation en fonction de la structure proposee. En effet, l'etude mathematique effectuee a permis d'etablir d'une part, les conditions necessaires d'apprentissage et d'autre part, de determiner la capacite maximale d'apprentissage dans les cas lineaire et non lineaire. La premiere condition concerne la nature lineaire de la fonction de transfert des cellules des grains et de golgi afin que la propriete de separabilite des patterns d'entrees soit conservee a la sortie de la couche des grains. La deuxieme concerne les patterns d'entrees qui doivent etre lineairement independants. La derniere condition est que la connectivite doit etre totale entre la cellule de purkinje et les fibres paralleles, et entre les cellules des grains et les fibres moussues. Cette etude est ensuite generalisee a plusieurs unites de purkinje interconnectees sous les memes conditions. Differentes expressions mathematiques du signal d'erreur vehicule par la fibre grimpante vers differents neurones du cervelet ont ete obtenues en utilisant une technique d'optimisation (methode du gradient). Le modele incluant la fibre grimpante fonctionne donc en boucle fermee comme tout systeme de controle. On a montre numeriquement que la fibre grimpante augmente la vitesse d'apprentissage et la precision dans l'atteinte de la cible. L'implication du cervelet et du noyau profond dans la memorisation des patterns nous a amene a etendre ce modele de reseau de neurones de facon a integrer les unites de purkinje et le noyau profond. On obtient ainsi un reseau a deux couches de poids synaptiques modifiables pour lequel les conditions restrictives d'apprentissage ne sont plus necessaires. On a pu montre numeriquement que la capacite d'apprentissage est egalement augmentee. Deux applications possibles sont la coordination des mouvements d'un robot et la reconnaissance de formes.


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Informations

  • Détails : 3 VOL., 193 P.
  • Annexes : 76 REF.

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