Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
la manière d’un film. Dans le cas individuel, une fonction est accrochée à un neurone
du réseau, qui en force la sortie.
Ces deux cas ont été
implantés dans l’outil logiciel.
La Figure 6-3 montre la liste
des images qui sont
successivement présentées au
réseau, avec les boutons de
gestion de cette liste (ajout
d’une image, abandon d’une
image...). S’ajoute aussi la
possibilité de choisir une
version algorithmique, qui
correspond à la notion de
forçage individuel, présenté
précédemment. Dans ce cas
l’utilisateur doit choisir
l’algorithme qui sera utilisé
pour forcer chaque neurone.
b.Taille et voisinage
Figure 6-3 : Entrées du réseau
Figure 6-4 : Architecture du réseau
Cette fenêtre permet de définir l’architecture globale du réseau. L’utilisateur choisit
ici le nombre de neurones, la taille du voisinage de chaque neurone, la frontière et la
géométrie du réseau. Ces derniers paramètres définissent si le réseau est torique
(chaque neurone de la frontière est relié à son voisin de la frontière opposée), ou
plan. Si le réseau est plan, les neurones de la frontière possèdent certaines synapses
UN MODELE CONNEXIONNISTE DE LA MEMOIRE 131