Apprentissage de réseaux de neurones impulsionnels. Application à des systèmes sensorimoteurs

par Mohammed Aziz

Thèse de doctorat en Perception et traitement de l'information

Sous la direction de Pierre Miché et de Abdelaziz Bensrhair.

Soutenue en 2005

à l'INSA de Rouen .


  • Pas de résumé disponible.


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    L'intérêt des neurones impulsionnels réside en leur fonctionnement très proche de celui des neurones biologiques. Ces derniers codent leur information et leurs échanges inter-neuronaux sous forme d'impulsions calibrées et non comme le modèle de Mc Culloth et Pitts qui lui s'exprime en termes de fréquences moyennes d'émission d'impulsions. Si les modèles fréquentiels sont bien connus théoriquement du fait de leur ancienneté et de leur relative simplicité, ce n'est pas le cas des modèles impulsionnels. Le seul modèle développé actuellement est le modèle d'"Integre-and-Fire". Ce dernier avec ses variantes est aujourd'hui l'un des plus utilisés dans les simulations numériques utilisant des modèles impulsionnels. Les méthodes d'apprentissage classiques ne sont pas applicables à ce type de réseaux de neurones. De ce fait, des méthodes d'apprentissage spécifiques doivent être développées. Puisque les échanges inter-neuronaux s'effectuent sous forme d'impulsions calibrées et non sous forme de niveaux continus comme dans les neurones classiques. Dans cette thèse, nous avons présenté un système sensorimoteur constitué de réseau de neurones artificiels, utilisant un modèle biologiquement plausible de neurones impulsionnels. Nous avons proposé une méthode d'apprentissage adaptée pour ce système sensorimoteur. Cette méthode est basée sur la règle de Hebb. Il consiste à ne modifier que les poids synaptiques impliqués dans une action selon une loi apparentée à la méthode du renforcement. Avec le système sensorimoteur, nous avons simulé l'attraction du regard et le suivi de mouvement par l'apparition d'un objet contrasté par rapport au fond. Pour valider ce système sensorimoteur, nous avons présenté dans la dernière partie de cette thèse notre méthode d'apprentissage appliquée à un cas d'école : le pendule inversé.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (176 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 171-176

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Rouen Normandie).
  • Disponible pour le PEB
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.