23.06.2013 Views

Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

116<br />

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents<br />

tandis qu’une erreur élevée diffusera plus loin sa perturbation dans le réseau, en<br />

annexant un plus grand nombre de neurones. De cette façon, une dynamique difficile à<br />

apprendre (complexe pour le réseau), diffusera plus loin dans le réseau, en créant donc<br />

un apprentissage plus profond dans le système 44 .<br />

Figure 5-11 : Modularisation par l'erreur<br />

La propagation de l’erreur étant proportionnelle à son intensité, au fur et à mesure que le<br />

réseau apprend à anticiper le site de forçage, le module modifié par l’apprentissage voit sa<br />

taille diminuer. De cette façon, lorsque le site de forçage est devenu autonome, des neurones<br />

se retrouvent spécialisés dans l’anticipation du site.<br />

De la même façon, un tel système cherche à apprendre par cœur ce qui est<br />

prédictible dans le signal par la seule connaissance de ce signal. Puis la perturbation<br />

résiduelle diffusera en permanence dans le réseau, entretenue par l’écart entre<br />

l’information perçue et l’information anticipée (Figure 5-11). De cette façon, elle<br />

modifiera les dynamiques de neurones éloignés de la zone de forçage, en permettant<br />

peut-être à ces zones de créer une association avec un autre site de forçage, qui peut<br />

rendre le premier signal anticipable, car les deux forçages peuvent être liés causalement<br />

dans l’environnement : la connaissance de l’un amène une information supplémentaire<br />

pour l’anticipation de l’autre. Il y a mise en commun des perturbations résiduelles pour<br />

maximiser l’anticipation de chacune. De cette façon, il y a annexion automatique du<br />

nombre de neurones nécessaires à la réalisation d’une tâche. En supposant que le<br />

réseau est assez grand pour pouvoir affecter autant de neurones que nécessaire à<br />

l’anticipation d’un forçage, il est envisageable que le réseau puisse s’adapter de façon<br />

autonome à la tâche.<br />

Le même phénomène s’observe sur un plan neurophysiologique : il a été montré<br />

récemment qu’il y a activation des aires primaires visuelles chez les aveugles lisant du<br />

braille [[168]]. Il se crée donc une imagerie mentale de la lecture, suite à l’annexion des<br />

neurones peu stimulés des aires visuelles. La spécialisation neuronale provient alors<br />

d’un autre site de forçage, celui provenant de la sensation tactile.<br />

44 Ce type de comportement est commun à presque tous les modèles connexionnistes classiques, où l’erreur<br />

est rétropagée dans le réseau. Cette constatation n’est donc pas nouvelle, mais ne peut être mise clairement<br />

en évidence que dans de grands réseaux, à voisinage local.<br />

DEUXIEME PARTIE : DEVELOPPEMENT

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!