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Colloque
Plusieurs auteurs ont pris comme hypothèse que l'effet dynamique des états ayant des recouvrements microscopiques avec une configuration donnée, peut être négligé. Pour le modèle de Hopfield avec des règles locales d'apprentissage, l'inclusion de ces états dans la dynamique du système donne des résultats en accord avec des thermodynamiques antérieures. Les calculs faits pour des réseaux asymétriques montrent que, en augmentant le nombre de modèles présentés dans la phase d'apprentissage, les états stables ne sont plus ces modèles, mais correspondent au recouvrement cumulatif final. Les états individuels agissent comme attracteurs instables par rapport aux petites perturbations, en compétition avec un …
Colloque
Le présent exposé traite le problème d'apprentissage dans les réseaux de neurones, en fonction de leur nombre de noeuds et les modes d'interconnexion entre ces derniers. Les réseaux de neurones (Hopfield J. J., 1982) font l'objet depuis quelques années de nombreuses études. Les modèles neuronaux ont été appliqués avec succès dans le domaine de la reconnaissance des formes. Au plan théorique, plusieurs chercheurs ont étudié le problème d'apprentissage des réseaux, supposant un nombre infini de noeuds et un mode de couplage symétrique entre eux. Néanmoins, plusieurs réseaux réels, de processeurs ou de neurones biologiques, ont une taille limitée et de …
Colloque
Cet exposé rapporte des progrès récents sur les requêtes aux bases de données en langues naturelles (LN) et étudie le cas particulier des requêtes en français. L'étude se limite aux requêtes écrites, via un clavier par exemple. La communication en LN faciliterait grandement les interrogations de bases de données et en augmenterait le nombre d'usagers. Elle apporte néanmoins de nouveaux problèmes liés aux ambiguïtés des LN et aux difficultés de les représenter en mémoire adéquatement. Dans un système de compréhension des LN, l'étape d'analyse est donc très importante. Elle doit être simplifiée dans le cas des requêtes de données, qui …
