Modéliser pour calculer

Le neurone biologique
Le neurone fonctionNel
un neurone artificiel
Modéliser pour calculer!
Mnemosyne, Inria, Institut des Maladies Neurodégénératives, LaBRI
W0
W1
W2
∑
X0
X1
X2
f(W0X0+W1X1+W2X2)
f
Sortie
Entrée
Entrée
Entrée
Force
Force
Force
train d’impulsions
Différentes architectures
Fire together
Wire together
W1
W2
W3
Entrées Combinaison linéraire Non linéarité
Position X
Position Y Score Réponse
mémoriser
Donald O. Hebb
Apprendre Rappeler
Apprendre Rappeler
Un réseau de neurones artificiels est un ensemble
d'algorithmes dont la conception très schématiquement
inspirée du fonctionnement et de l'organisation du cerveau. Un
réseau de neurones artificiels est décrit par le type de modèle
de neurones qu’il utilise, par son architecture (en couches,
récurrente, etc.) et son algorithme d’apprentissage (supervisé,
renforcement, non-supervisé). Ces réseaux peuvent être
utilisés pour réaliser plusieurs formes de mémoire,
permettant par exemple de généraliser une fonction (mémoire
procédurale) ou d'apprendre par coeur (mémoire épisodique).
Apprentissage supervisé
1 + 2 = ? 4 ! Non, la réponse est 3
(généraliser, cervelet)
Apprentissage par renforcement
1 + 2 = ? 7 ! Non !
(décider, ganglions de la base)
Apprentissage non supervisé
1 + 2 ? 1+2 ! (apprentissage par coeur, hippocampe)!
1 + 2 ? 2+1 ! (regroupement par similarité, cortex)
2 exemples
3 exemples
5 exemples
10 exemples
Généraliser
iteration 1
iteration 50
iteration 100
iteration 1000
organiser