Colloque

Un Nouveau Modèle de Mémoire Linéaire Associative

Tuan Cao-Huu

Membre a labase

Tuan Cao-Huu

Résumé du colloque

On propose une nouvelle règle d'apprentissage pour la mémoire linéaire associative. Dans ce travail, une matrice synaptique est composée non seulement d'inputs mémorisés et de structures d'outputs, mais aussi de structures jointes injectées (par les designers) qui sont des structures pseudo aléatoires périodiques pondérées à répétition inverse et qui devraient satisfaire deux conditions: (a) l'indépendance linéaire des structures d'input et des structures jointes; (b) la non présence de corrélation croisée entre les inputs joints et le bruit coloré. Lorsque les structures injectées représentent les structures d'inputs mémorisés, on obtient le modèle de Kohonen. Comme tel, le modèle de Kohonen est un cas spécifique. Nous illustrons cette démarche par un exemple spécifique de la mémoire auto associative. Nous croyons que l'injection de structures jointes aux neurones est une nouvelle voie dans la théorie des réseaux neuraux. La règle d'apprentissage proposée ici est optimale au sens des moindres carrés moyens.

Contexte

Section :

Informatique et recherche opérationnelle

Thème du colloque :

Informatique et recherche opérationnelle

Hôte : Université de Montréal

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