Réseaux multicouches de neurones artificiels : algorithmes d'apprentissage, implantations sur hypercube : applications

Multilayered mural networks: learning algorithms, implementation on a hypercube machine, applications

• Auteur / Autrice : Shengrui Wang
• Direction : François Robert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1989
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'informatique et mathématiques appliquées (Grenoble ; 1989-2006)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Pierre Verjus, Michel Cosnard, Guy Mazaré

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux neuronaux (informatique)

Mots clés libres

Réseaux de neurones

Rétro-propagation de gradient

Machines hypercube

Mémoire des visages

Reconnaissances des mots

Dynamiques d'attracteurs

Méthode de région de confiance

Résumé

En adoptant une methode générale de distribution du réseau de cellules, sont proposes des algorithmes de communication sur un anneau et sur un hypercube qui résolvent les problèmes de multi-accumulation et de diffusion all-to-all. Il est montre, de plus, que ces algorithmes sont asymptotiquement optimaux. La simulation de l'identification des visages en contexte présentée constitue une tentative d'utilisation du modèle connexioniste comme nouveau paradigme pour modéliser des phénomènes cognitifs. Par ailleurs, l'application des réseaux multicouches a la reconnaissance de mots met en valeur l'intérêt de l'architecture a connexions partielles et superposées pour traiter des informations temporelles