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Interférence entre les attracteurs dans un réseau neuronal

Alex Friedmann
Robert Proulx
AF

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Alex Friedmann

Résumé du colloque

Plusieurs auteurs ont pris comme hypothèse que l'effet dynamique des états ayant des recouvrements microscopiques avec une configuration donnée, peut être négligé. Pour le modèle de Hopfield avec des règles locales d'apprentissage, l'inclusion de ces états dans la dynamique du système donne des résultats en accord avec des thermodynamiques antérieures. Les calculs faits pour des réseaux asymétriques montrent que, en augmentant le nombre de modèles présentés dans la phase d'apprentissage, les états stables ne sont plus ces modèles, mais correspondent au recouvrement cumulatif final. Les états individuels agissent comme attracteurs instables par rapport aux petites perturbations, en compétition avec un attracteur collectif P-dimensionnel créé par le recouvrement.

Contexte

Section :
Informatique et recherche opérationnelle
news icon Thème du colloque :
Informatique et recherche opérationnelle
host icon Hôte : Université du Québec à Rimouski

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Titre du colloque :

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Thème du colloque :

Informatique et recherche opérationnelle
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