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Colloque
Les mémoires associatives sont au cœur de l'apprentissage humain. Ce type d'apprentissage est bien décrit par l'utilisation des modèles formels constitués de mémoires associatives bidirectionnelles (MAB). Depuis les dernières années, nous avons proposés plusieurs variantes qui permettent de rendre compte de différentes propriétés telles que l'apprentissage de stimuli corrélés, de faire de l'apprentissage de séquences temporelles, de contrôler le rappel et d'effectuer l'extraction de composante perceptuels. Tous ces comportements sont accomplis en utilisant la même règle d'apprentissage et de transmission ainsi que la même architecture générale. Il donc proposé que la MAB est un bon candidat pour expliquer l'apprentissage humain.
Communication
L'introduction dans les modèles connexionnistes non supervisés d'algorithmes d'apprentissage itératifs, lesquels assurent la convergence de la matrice de connexions vers une matrice de projection, a permis à ces derniers de surmonter les difficultés de stabilisation des poids, sans toutefois régler le problème du développement d'attracteurs indésirables correspondants aux combinaisons linéaires des prototypes. Or, pour être efficace, tout modèle de la catégorisation ne doit permettre de stabiliser que les attracteurs correspondants aux prototypes. La présente étude se propose donc d'introduire un nouveau modèle de la catégorisation qui permet d'éviter ces problèmes et de démontrer sa validité par le biais de simulations …
Colloque
Les effets de longueur et de puissance des listes de rappel dans les expériences sur la mémoire constituent des phénomènes empiriques bien établis (e.g., Ratcliff, Clark, & Shiffrin, 1990). Brièvement, l’effet de longueur est défini par la relation inversement proportionnelle entre le nombre d’éléments d’une liste à mémoriser et la performance des sujets dans le rappel libre, le rappel indicé et la reconnaissance. L’effet de puissance, quant à lui, se traduit par le fait que le renforcement de certains mots de la liste n’entraîne aucune dégradation de la performance, sauf dans la situation de rappel libre. Ce qui rend ces …
Colloque
Les effets de longueur et de puissance des listes de rappel dans les expériences sur la mémoire constituent des phénomènes empiriques bien établis (e.g., Ratcliff, Clark, & Shiffrin, 1990). Brièvement, l’effet de longueur est défini par la relation inversement proportionnelle entre le nombre d’éléments d’une liste à mémoriser et la performance des sujets dans le rappel libre, le rappel indicé et la reconnaissance. L’effet de puissance, quant à lui, se traduit par le fait que le renforcement de certains mots de la liste n’entraîne aucune dégradation de la performance, sauf dans la situation de rappel libre. Ce qui rend ces …
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 …
