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Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnairesArticle de référence | Réf : IN220 v2
Auteur(s) : Patrick PIRIM
Date de publication : 10 mai 2017
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Technologies logicielles Architectures des systèmes (225 articles en ce moment)
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La mémoire associative va permettre l’apprentissage, d’abord supervisé puis non supervisé. Cette mémoire doit avoir les propriétés des RAM (Random Access Memory) et des CAM (Content Access Memory) suivant le mode demandé . Cette mémoire associative possède donc deux sous-modules ayant chacun une entrée/sortie de données, des signaux de commande, et pas d’adresse externe accessible (figure 11).
En mode apprentissage supervisé, les représentations sémantiques sont présentées sur une entrée, le mot associé sur la seconde entrée, et un signal de commande indique la fonction apprentissage et met les deux sous-modules en mode RAM, puis un second signal de commande valide l’écriture mémoire et incrémente un pointeur adresse interne.
En mode requête, indiqué par le signal de commande, le mot recherché est placé en entrée du premier sous-module en mode CAM, qui délivre l’adresse (lien) pour le second sous-module mis en mode RAM, et qui délivre les représentations sémantiques souhaitées.
En mode analyse, indiqué par le signal de commande, ce sont ces représentations sémantiques perçues qui arrivent en entrée du premier sous-module en mode CAM, qui délivre l’adresse (lien) pour le second sous-module en mode RAM, et qui délivre le mot compris.
La figure 12 met en œuvre la mémoire associative dans l’ensemble précédent. Un microcontrôleur intégré dans le module séquenceur assure le fonctionnement général.
Le dispositif ainsi constitué permet de réaliser des applications temps réel avec compréhension de l’environnement.
L’apprentissage non supervisé se différencie du supervisé en ce sens qu’aucun mot n’est fourni à la situation perçue, le -dispositif en crée un qui restera symbolique tant que cette situation ne trouvera pas une réponse connue.
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TECHNOLOGIES LOGICIELLES ARCHITECTURES DES SYSTÈMES
(1) - HUBEL (D.H.) - Eye, brain and vision. - Scientific American Library, New York, OCLC 16649224, 240 p. (1988).
(2) - HUBEL (D.H.), WIESEL (T.N.) - Receptive fields of single neurons in the cat’s striate cortex. - J. Physiol. (London) 148, 574-591 (1959).
(3) - BACH-Y RITA (P.), COLLINS (C.C.), SAUNDERS (F.), WHITE (B.), SCADDEN (L.) - Vision substitution by tactile image projection. - Nature, 221, p. 963-964 (1969).
(4) - RENNO-COSTA (C.), LISMAN (J.E.), Verschure PFMJ - A Signature of Attractor Dynamics in the CA3 Region of the Hippocampus. - PLoS Comput Biol 10(5): e1003641. doi:10.1371/journal.pcbi.1003641 (2014).
(5) - NILSEN (K.E.), RUSSELL (I.J.) - The spatial and temporal representation of a tone on the guinea pig basilar membrane. - Proc. Nat. Acad. Sci. 97(22), 11751-11758 (2000).
(6)...
BVS-Tech
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Projet SyNAPSE
http://www.research.ibm.com/cognitive-computing/#fbid=y7cfK-SAicH
Projet Neurogrid
https://web.stanford.edu/group/brainsinsilicon/neurogrid.html
Human brain project
https://www.humanbrainproject.eu/en/
Hiérarchies de cartes corticales
http://www.sciences-cognitives.org/
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Yann LECUN
http://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun/course-2016-02-12-14h30.htm
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Procédé et dispositif automatisé de perception avec détermination et caractérisation de bords et de frontières d’objets d’un espace, construction de contours et applications FR2858447
Procédé et dispositif de perception visuelle active pour caractériser et reconnaître un objet, notamment aux fins d’identification et de localisation...
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