Colloque

Un système d'encryptage basé sur un réseau de neurones formels

J. Rouat

F. He

J. Collin

Membre a labase

J. Rouat

Résumé du colloque

Il a été montré qu'un réseau à propagation avant comprenant N entrées, M cellules sur la couche cachée et N cellules de sortie (M>N; cellules non linéaires) est en mesure de filtrer de façon non linéaire (pseudo filtres passe-bas, passe-haut, etc...) et de débruiter partiellement un signal de parole lorsque l'apprentissage a été judicieusement effectué à partir de fonctions sinusoidales. De plus, il a été constaté que le réseau améliore la qualité de la parole à bande étroite car son comportement non linéaire "enrichit" le spectre original de nouvelles composantes spectrales. Le même réseau a été utilisé de façon à réaliser un encodeur-décodeur. Le codeur est composé de la couche d'entrée et de la couche cachée. Le décodeur comprend les neurones de sortie ainsi que les poids des connexions avec la couche cachée. En appliquant le fait que l'algorithme de rétropropagation génère des matrices de poids différentes suivant les conditions d'apprentissage (nombre de convergences), il est possible de réaliser un ensemble d'encodeurs/décodeurs en cascade ayant des poids ou conditions initiales différentes. Des simulations ont été effectuées à partir de réseaux comprenant 758 connexions (N=20, M=18). Il semble que cette approche permette de réaliser un encodeur décodeur quelconque ne pouvant être intelligible si égal à un encodeur obtenu à partir de conditions initiales différentes. Il a été constaté que pour que le réseau soit capable de débruiter, il doit avoir au moins deux poids attribués aux mêmes connexions qui soient identiques. Il y a là l'opportunité d'une telle genre d'étude afin d'évaluer de façon exacte les limites d'une telle approche.

Contexte

Section :

Apprentissage et réseaux de neurones artificiels

Thème du colloque :

Apprentissage et réseaux de neurones artificiels

Hôte : Université du Québec à Montréal

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Titre du colloque :

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