Adaptation dynamique et apprentissage dans les réseaux de neurones récurrents aléatoires

par Emmanuel Daucé

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernard Doyon.

Soutenue en 2000

à Toulouse, ENSAE .


  • Résumé

    Nous étudions un modèle de réseau de neurones récurrent, de grande taille et à temps discret. Les poids synaptiques sont déternminés aléatoirement. Du fait de l'asymétrie des connexions, nos réseaux sont capables d'entretenir une dynamique autonome, et présentent différents régimes, cycliques ou chaotiques. De tels réseaux admettent de plus une description théorique portant sur des variables d'état macroscopiques, nécessitant l'emploi de méthodes issues de la physique statistique (champ moyen à la limite thermodynamique). Par ailleurs, on s'intéresse au couplage entre la dynamique autonome et un signal statistique ou dynamique. On parle alors de dynamique contrainte. L'emploi de simulations numériques permet de mettre en œuvre un apprentissage de type Hebbien qui tend à reconstruire au sein de la dynamique du réseau les caractéristiques du signal d'entrée. L'adaptation dynamique, qui prend place dans le réseau après apprentissage, peut manifester à la fois un comportement de reconnaissance, un calcul et une mémoire de travail. La reconnaissance se manifeste par le fait que le système change qualitativement son régime dynamique lorsqu'un signal appris est présent en entrée. Le calcul repose sur la capacité à reconstruire un signal manquant à partir du signal disponible. Enfin, la mémoire de travail repose sur la structure de circuit qui se met en place dynamiquement dans le système et permet de maintenir au sein de l'activité des neurones la mémoire de plusieurs états, correspondant au nombre de relais du signal interne. De façon plus générale, ce travail pose le problème de la perception et de la reconnaissance. Ce que le système "perçoit" ne se réduit pas au simple signal sensoriel, mais plutôt une interprétation de ce signal par la dynamique interne. Ce que le système perçoit est donc intermédiaire entre ce que le système reçoit de ses entrées sensorielles et ce qu'il pense "percevoir".


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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2016 par [CCSD] à Villeurbanne

Adaptation dynamique et apprentissage dans les réseaux de neurones récurrents aléatoires

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Informations

  • Détails : 1 vol. (VIII-214 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [207]-214

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : ISAE-SUPAERO Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace. Service documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2000/292 DAU
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