Recherche Avancée

Thèse soutenue

Contribution à l'étude du contrôle moteur, du connexionnisme et du parallélisme

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Auteur / Autrice : Jean-Christophe Mignot
Direction : Michel Cosnard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences. Informatique et science cognitive
Date : Soutenance en 1994
Etablissement(s) : Lyon 1
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : École normale supérieure (Lyon ; 1987-2009)

Résumé

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Cette thèse traite des réseaux de neurones sous leur forme artificielle et biologique et du parallélisme. L'étude des réseaux de neurones biologiques est abordée par le biais de l'analyse du contrôle moteur lors de mouvements du bras dirigé vers un but. Le mouvement de préhension est étudié plus précisément. Les grandes lignes de la neurophysiologie du mouvement sont rappelées ainsi que les problèmes ouverts concernant leur fonctionnement. Un dispositif expérimental novateur est décrit qui a été mis au point pour l'analyse des mouvements de préhension. Il permet l'enregistrement 3d des composantes du mouvement et la génération de perturbations de l'environnement en fonction de paramètres du mouvement évalués en temps réel. Des modélisations neuronales sont présentées pour répondre au problème de la génération des commandes motrices de mouvements diriges vers un but. L'apprentissage, dans les modèles connexionnistes, est un processus itératif long. Les machines parallèles présentent un potentiel de puissance capable de répondre aux exigences des chercheurs. La connexion machine cm-2 a été utilisée pour l'implémentation de réseaux multicouches à retro propagation. L'algorithme proposé s'appuie sur la connaissance matérielle de la machine et sur l'utilisation d'outils logiciels pour permettre un gain de temps optimal pour la parallelisation par les exemples de la phase de reconnaissance. Une application industrielle est présentée concernant la prédiction de pollution. La modélisation utilisée pour résoudre le problème est celle des réseaux multicouches. L'utilisation de méthodes connexionnistes conduit à de meilleurs résultats que des méthodes statistiques classiques sans requérir de connaissance sur le problème. Nous présentons une implémentation des cartes de Kohonen sur une machine simd (maspar mp-1). Un nouvel algorithme est présenté, utilisant une stratégie par blocs, permettant d'augmenter le facteur d'accélération de l'implémentation parallèle. Cet algorithme se comporte mieux que l'algorithme classique sur un problème particulier en séquentiel. L'étude de la charge de calcul induite par une carte de Kohonen permet de définir un placement optimal des neurones sur les processeurs