Colloque

Le désapprentissage et le recuit simulé dans les modèles autoassociatifs de la catégorisation

Martin Gravel

Robert Proulx

Sylvain Chartier

Membre a labase

Martin Gravel

Résumé du colloque

Le désapprentissage est un algorithme qui permet à un réseau de neurones d’assurer la gestion autonome du bruit. Le principe consiste essentiellement à insérer, en alternance avec les essais d’apprentissage, un stimulus aléatoire lequel est désappris par l’application de la règle d’apprentissage avec paramètres inversés. Introduite récemment par Proulx, Ledoux et Bégin (1997) dans leurs travaux sur le développement du modèle EIDOS, cette procédure s’est avérée efficace pour l’amélioration de la performance de la règle hebbienne/anti-hebbienne utilisée dans le modèle. De plus, cette procédure s’est aussi révélée robuste sous la variation systématique de ses paramètres libres, telles la fréquence et la périodicité (Chartier, Proulx et Bégin, 1997). Dans la présente étude, nous poursuivons l’analyse et le développement de cette procédure, par l’introduction d’une dynamique dans son application. Plus précisément, nous proposons l’hypothèse qu’une décroissance exponentielle de la fréquence du désapprentissage permet non seulement de minimiser l’interférence du bruit, mais aussi d’améliorer la convergence du système vers un espace solution optimal qui ne serait pas atteint autrement. Une telle suggestion trouve son appui théorique par le fait que la variation du taux de désapprentissage joue un rôle similaire au recuit simulé dans les machines de Boltzmann. Dans ce type de modèles, une réduction progressive de la température permet une descente de gradient vers un minimum global de l’espace solution. Cette idée est reprise ici, mais appliquée à l’apprentissage au lieu du rappel. L’exposé se poursuit par la présentation des résultats de plusieurs simulations d’une tâche de reconnaissance de caractères optiques qui montrent que, tant sur le plan de la convergence du spectre des valeurs propres que sur la performance de catégorisation, l’hypothèse ci-dessus se trouve vérifiée. La discussion porte sur les implications théoriques de cette modification sur la plausibilité biologique et psychologique du modèle EIDOS.

Contexte

Section :

Psychologie

Thème du colloque :

Psychologie

Responsables :

Philippe Landreville

Hôte : Université Laval

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