Quelques lois d'adaptation pour neurones artificiels et réels
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Auteurs : Frédéric AlexandreSource :
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Abstract
Le but de ce texte est de proposer un point de vue de l'adaptation, sous l'angle du connexionnisme. Cet angle sera pris volontairement large, dans la mesure où il me semble important de parler, bien sûr, du caractère adaptatif des réseaux de neurones artificiels, mais au moins aussi important de replacer ces propriétés dans le cadre plus général de l'apprentissage animal et humain. Je commencerai par une présentation générale du connexionnisme, puis des principales lois d'apprentissage permettant l'adaptation des modèles de réseaux de neurones artificiels. Ceci pourra être replacé d'une part, dans le cadre des statistiques et d'autre part, dans le cadre de l'apprentissage animal et humain. Sur ce dernier point, je ferai une présentation rapide des théories actuellement admises et de leur possible rencontre avec des modèles de réseaux de neurones artificiels.
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