Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
le bouton en bas de la fenêtre. Ceci fait défiler l’ensemble des modèles différents qui
ont été implémentés. Cette modification est immédiatement répercutée sur l’interface
(affichage des nouveaux paramètres associés à ces fonctions).
Figure 6-6 : Modification des fonctions H et S
Ainsi, l’utilisateur peut, en conservant les autres paramètres du réseau, passer
d’un modèle à délai, à un modèle à mémoire, ou à atténuation, d’une fonction
neurone tangente hyperbolique à une sigmoïde.
b.Fonction neurone s
Figure 6-7 : Modification de la fonction neurone
La fonction neurone est visualisée sur une troisième fenêtre, qui trace l’évolution
de cette fonction au cours de l’apprentissage. Dès qu’un paramètre de cette fonction
est modifié, par apprentissage ou par l’utilisateur, cette courbe est retracée.
Ceci permet de visualiser en temps réel, l’effet d’une augmentation du seuil ou de
la raideur, par exemple.
UN MODELE CONNEXIONNISTE DE LA MEMOIRE 133