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Le modèle Eidos (Proulx et Begin, 1996) est un modèle connexionniste de mémoire associative non-supervisée dont le principal avantage réside dans sa capacité d'apprendre à catégoriser correctement des stimuli corrélés en présence de bruit. De plus, les auteurs du modèle ont toujours prétendu que, conformément aux théories classiques de la catégorisation, ce dernier permettait la représentation des caractéristiques saillantes qui composent les stimuli, par le biais du développement autonome des vecteurs propres qui forment la base de la matrice de connexion. En d'autres termes, les vecteurs propres de la matrice de connexion constitueraient des propositions en logique floue, lesquelles définiraient …