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Colloque
L'implantation de systèmes efficaces de vision artificielle dans la complexité du monde naturel repose essentiellement sur l'élaboration de modèles adéquats pour la catégorisation de l'information dans des univers mal définis. À ce titre, les modèles connexionnistes et les systèmes à base de réseaux de neurones possèdent de nombreux avantages sur les modèles classiques de type computationnel. En effet, leur structure massivement parallèle et distribuée, de même que le rappel de type associatif et la représentation vectorielle dans ces modèles, leur attribue naturellement une capacité de généralisation et de résistance optimales par rapport au bruit environnant. De plus, le fait que …
