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Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

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

forme de diffusion d’onde dans le réseau, mais selon des circuits qui sont devenus très<br />

complexes.<br />

Figure 7-45 : Modification du paysage fréquentiel avec Dmin<br />

Ce type de comportement est à rapprocher de celui observé en faisant varier Wmin,<br />

c’est à dire en augmentant l’intervalle des poids : l’information diffuse dans le réseau selon des<br />

‘circuits’ qui se complexifient avec l’augmentation de Wmin. Ainsi, les poids et les délais peuvent<br />

faire varier le paysage de diffusion et de synchronisme dans un réseau à fonction de transfert en<br />

sortie. Ce type de neurone étant fonctionnellement proche (dans les cas étudiés ici), d’un neurone<br />

à période réfractaire, ces résultats démontrent l’intérêt potentiel de réseaux à délais, à période<br />

réfractaire, pour la modularisation (due à la diffusion des sites de forçage), basé sur<br />

l’apprentissage de synchronisme dans des dynamiques complexes, via un apprentissage sur les<br />

poids et les délais.<br />

7.4 Conclusion<br />

Le modèle proposé offre, comme nous pouvions nous y attendre, une très grande variété<br />

de comportements : les dynamiques locales des réseaux peuvent être chaotiques, diffusant leur<br />

activité dans le reste du réseau grâce à la connectivité locale 55 . Il apparaît ainsi des clusters<br />

d’activité synchronisée, dont la taille croît avec les délais. D’infimes variations des paramètres du<br />

réseau peuvent faire bifurquer les dynamiques du réseau, les faisant passer de cycles limites en<br />

dynamiques chaotiques. Parfois même, par des phénomènes d’hystérésis, une simple perturbation<br />

du réseau peut faire descendre un chaos vers un cycle limite.<br />

Nous avons observé des dynamiques complexes, organisées localement, facilement<br />

perturbées, qui diffusent leur activité et leur perturbation dans de grandes zones du réseau : les<br />

55 Une diffusion de même type apparaît dans des réseaux où la connectivité n’est pas locale, mais ce<br />

phénomène est moins explicite, puisque le réseau ne respecte pas une topologie simple..<br />

DYNAMIQUES OBSERVEES ET EXPERIMENTEES 183

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