23.06.2013 Views

Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

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

7. DYNAMIQUES OBSERVEES ET EXPERIMENTEES<br />

7.1 Introduction<br />

Il n’est de désir plus naturel que le désir de connaissance. Nous<br />

essayons tous les moyens qui nous y peuvent mener. Quand la raison<br />

nous faut, nous y employons l’expérience, qui est un moyen plus faible et<br />

moins digne; mais la vérité est si grande, que nous ne devons dédaigner<br />

aucune entremise qui nous y conduise.<br />

Montaigne. Les essais.<br />

Le modèle présenté (Un modèle connexionniste de la mémoire, p.95) a été réalisé dans un<br />

but de simplification maximale des architectures neuronale, mais de telle sorte qu’il reste<br />

biologiquement plausible, c’est à dire non contradictoire avec les connaissances<br />

neurophysiologiques actuelles. Comme cela a été explicité en début de thèse, le but n’était pas<br />

d’obtenir un équivalent biologique, mais un modèle bas niveau, biologiquement plausible,<br />

possédant des propriétés communes avec la mémoire humaine, évoluant dans un simple ‘monde<br />

systémique’.<br />

Malheureusement, il reste encore dans ce modèle de trop nombreux paramètres, dont on<br />

ne connaît pas encore l’influence exacte sur les dynamiques du réseau, malgré les études portant<br />

sur le caractère bifurquant de nombreux paramètres (poids synaptiques, pas de discrétisation<br />

temporelle, raideur des fonctions neurones... ). Il semblerait d’ailleurs qu’une infime variation de<br />

certains de ces paramètres puisse modifier totalement le comportement du réseau. Il suffit pour<br />

s’en convaincre de voir la nature irrégulière de la variation de l’exposant maximal de Lyapunov en<br />

fonction d’un seul paramètre (7.2.4 Réseau Hopfieldien à différences finies, p.167). Ce type de<br />

comportement est une limite pour la quantification exacte du rôle de chaque paramètre sur les<br />

dynamiques du système. Et autre obstacle, les outils mathématiques disponibles ne sont pas<br />

suffisants pour permettre une approche théorique du comportement individuel de ces modèles 49 .<br />

Nous avons donc rapidement fait le choix de nous limiter à l’observation de<br />

comportements grâce à une approche principalement expérimentale, aidée par le logiciel<br />

développé. Ainsi, contrairement à ce que l’organisation de cette thèse laisse paraître, ce sont les<br />

49 cette limite s’applique moins à l’étude statistique des comportements de ces modèles pour des valeurs<br />

limites des paramètres. Mais, dans le cadre de cette thèse, nous cherchions à observer la richesse des<br />

dynamiques individuelles, et nous ne pouvions donc pas nous limiter à l’obtention de propriétés statistiques,<br />

même si celles-ci furent très utiles pour l’orientation initiale du choix du modèle.<br />

DYNAMIQUES OBSERVEES ET EXPERIMENTEES 143

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!