Approche Connexionisme Flashcards
Quel est la difference entre traitement info et connexioniste
On ne fait pas analogie ordi esprit
On fait analogie cerveau esprit
Cest quoi le modele connexioniste
Reseau de neurone hautement interconnectiviter
Traite en parralele (VS seriel pour trait info)
Apprend en formant des associations (apprend pas par des regles).
Cest un seul ensemble de regle general (et non pas une liste de regle pour l’ensemble de chaque processus mentaux).
En gros:
Esprit= reseau neurone interconecter
Uniter entrer; neurone
Entre neurone = connexion (force connexion= poid de connexion).
Trait parralele info: active uniter dans une couche d’uniter, on px traiter signal simultanement dans toute les uniter de la couche avntt de transmette info a la couche suivante (couche de sortie).
Pourquoi parle t-on d’un codage distribué dans le reseau connexioniste
Chaque neurone n’a aucune signification, c’est l’ensemble des neurones d’une couche qui font la signification
Explique la simulation du reseau connexioniste? Qu’est ce qui se passe lorsqu’une uniter est inhiber ou exciter? Avec quoi debute la simulation?
Simulation debute avec association au hasard: on parle de tabula rasa soit la feuille blanche= aucune connaissance dans le reseaux au debut, on va acquerir connaissance avec l’experience
Regle d’app hebienne: quand 2 cellule sont activer simultanement repetivement, elle sont associer donc lorsque une est activer lautre sera plus facilitement activer.
- ex si A est activer B le sera aussi et C inhiber D aussi
Comment peuvent etre utiliser les reseaux connexioniste lorsque il y a de l’apprentissage avec entrainement de retroaction
Reseaux px apprendre:
reconnaissance de patron: reseau LeCun capable reconnaitre chiffre ecrit a la main 95% temps
temps de verbe passé; apprendre regle et exception
categorie, radiologie, traduction automatique
Ca nous montre la puissance du reseau connexioniste
Pourquoi preferer le reseau connexioniste au modele de traitement de l’information?
- Plausibiliter biologique : reseau defini sur la bio cerveau
- Apprentissage autonomne avec connaissance innee minimal requise: pas besoin de bcp info pr partir la simulation
- Certain type apprentissage plus facile a expliquer (ex reconnaissance de patron)
Est ce que le modele connexioniste est reellement suffisant pour expliquer fonctionnement du cerveau?
Non c’est une sur simplification du fonctionnement des reseaux neuronales:
Quel est une solution pour avoir un modele plus complet?
on combine le traitement de l’info avec le connexionisme on pourrait fournir une explication plus complete : modele hybride
Connexionisme: s’occupe du traitement info bas niveau
Traitement de l’info: s’occupe traitement de haut niveau. (Memoire etc.)
