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