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Colloque
Les modèles connexionnistes sont d'un grand intérêt en sciences cognitives. Ils représentent une voie prometteuse quant à leur capacité explicative de phénomènes dits intelligents. Parmi ces modèles figurent les non-supervisés qui ont l'avantage d'être, jusqu'à un certain point, plausibles à un niveau biologique. Les modèles auto-associatifs non supervisés sont des modèles de la mémoire qu'on apprenne que par la simple présentation d'une seule entrée. Le modèle Eidos fait partie de cette classe de modèles; il se veut explicatif du phénomène de la catégorisation chez les organismes. Il est caractérisé par une règle d'apprentissage qui comporte une composante hébbienne à une …
Colloque
L'une des principales caractéristiques des modèles connexionnistes utilisés pour le traitement de l'information, et en particulier des réseaux de neurones artificiels, consiste dans leur parallélisme massif et la possibilité de traitement distribué. Pour rendre possible en pratique ce type de parallélisme, sur un système de transport relié par des liens de communication, il est nécessaire d'utiliser des systèmes d'exploitation facilitant l'implantation optimale (temps, flexibilité et informatique). Toutefois sur un nombre de modèles de ces systèmes, le système d'exploitation demeure encore familier aux programmes séquentiels (ex. UNIX), permettant l'implantation des logiciels existants et le développement d'applications en plusieurs langages de programmation. …
