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 />

Vers une maximisation de l’autonomie, p.108) : l’état interne du réseau participe à<br />

l’évolution de son état futur.<br />

2. Modèles à atténuation<br />

Après l’étude de réseaux à mémoire, nous nous sommes intéressés à des modèles à<br />

mémoire, où l’information était transmise avec une atténuation au cours du temps. Ce<br />

type de modèle correspond au modèle à mémoire présenté précédemment, et possède<br />

des poids synaptiques qui suivent une loi du type :<br />

r<br />

w ( r) = w ( 0).( k ) avec 0< k < 1<br />

ij ij ij<br />

Ce type de loi peut permettre de modéliser une forme de permanence de l’information<br />

transmise de neurone à neurone, tout en donnant une prépondérance à l’information<br />

récente.<br />

TYPE LOIS PARAMETRES<br />

Entrées " iÎ S, I ( t=<br />

0) = A(<br />

01 ,)<br />

Evolution<br />

a.Mise en phase de clusters<br />

i<br />

N 20<br />

i åå ij j<br />

j=<br />

1 r=<br />

1<br />

ht () = w( r) x( t-r) w ( r) = w ( 0).(<br />

k )<br />

ij ij ij<br />

-<br />

e<br />

xi() t =<br />

1+<br />

e<br />

Thi() t<br />

-Thi()<br />

t<br />

r<br />

N=8192<br />

( 0) = A ([ -11<br />

; ])<br />

w ij ij<br />

kij = A ij ([ 01 ; ])<br />

Si l’on trace les isophases de ce type de réseau, les matrices obtenues montrent<br />

des clusters entiers du réseau synchronisés autour d’une grande gamme de<br />

fréquences. La Figure 7-14 montre la matrice isophase du réseau (tracée de la même<br />

façon que la matrice isofréquence), pour des fréquences égales à f0, 2f0, 3f0, jusqu’à<br />

12f0. Les codes couleurs utilisés vont de bleu pour - + p e à rouge pour des phases de<br />

+ -<br />

p 2 e<br />

, en passant par le noir pour les neurones à déphasage nul. Pour les phases<br />

n’appartenant pas à cet intervalle, celles-ci sont représentées par du gris 52 . Il est<br />

intéressant de remarquer que les zones déphasées sont organisées autour de clusters<br />

d’assez grande taille, par rapport à la taille du voisinage (24 neurones voisins à<br />

distance 2). Ces clusters sont, de plus, relativement fixes d’une fréquence à l’autre, et<br />

nous pouvons observer un déphasage fréquent d’un neurone à l’autre à l’intérieur<br />

d’un même cluster. Par contre, lorsqu’un groupe de neurones se met à avoir une<br />

dynamique en phase (représentée par du noir), ce groupe est en général assez<br />

compact, limité à une zone précise à l’intérieur d’un cluster. Ainsi, il existe des sortes<br />

d’accrochages locaux de synchronisme autour de certaines fréquences, dans un<br />

réseau à atténuation, en régime libre ; ces accrochages se réalisant dans un paysage<br />

d’isophases complexe, limité à certaines zones du réseau.<br />

52 En général, ces zones du réseau correspondent à des phases égales à ± p 2 , qui sont le plus souvent dues<br />

au fait que la dynamique atteinte est un point fixe.<br />

DYNAMIQUES OBSERVEES ET EXPERIMENTEES 157<br />

2

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

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!