cours 11: les modèles connexionistes Flashcards
quels sont les deux auteurs philosophes qui sont à l’origine du connexionisme?
Aristote: connaissances comme réseau d’associations
turing: machine universelle inspiré par le réseaux de neurones
à quoi ressemblait le connexionnisme durant les années 50-60
ambitions et arrogances similares à l’IA
cul de sac à la fin des années 60
à quoi ressemblait le connexionisme dans les années 70
plus discret : travaux concentrés sur la perception et mémorisation
qu’est ce que propose la publication des volumes « parallel distributed processing » en 1986?
variété d’architectures
règles d’apprentissage sophistiquées
cadre théorique général pour l’étude de la cognition
donne des exemples de validation de masse et validation culturelle
terminator et stra trek
alexa, iPhone, validation recaptcha
quelles sont les propriétés importantes des réseaux de neurones
unités simples, branchées entre elles
traitement d’information parallèle et distribué
apprentissage continu et adaptation à l’environnement
tolérance au bruit et robustesse
plausibilité logique
quels sont les éléments importants des réseaux de neurones
unités
connexions
topologies
règles d’apprentissage
qu’est ce que l’élément de base du réseau de neurones
l’unité: un intégrateur linéaire (neurone idéalisé)
3 étapes: sommation des intrants, activation et propagation
quel est l’élément nécessaire des réseaux de neurones
la connexion: multiplicateur d’activation (amplification/atténuation du signal)
2 aspects importants: direction (uni ou bidirectionnelle) et valence (positive/stimulation. ou négative/inhibition)
quel est l’organisation de base du réseau de neurones
unités branchées entre elles et se stimulants les unes les autres
quel est le but des règles d’apprentissage
modifier la valeur des connections (améliorer la performance du réseau)
un règle calcule une valeur delta, soit la modification à apporter à une connexion donnée
qu’est ce que la règle hebbienne?
si deux neurones branchées l’un à l’autre sont conjointement actifs, leur connexion sera renforcée
qu’est ce que la règle delta?
modification de la règle hebbienne
notion de cible: apprentissage supervisé
pourquoi stimuler des processus psychologiques avec des réseaux de neurones?
rigueur et précision
cadre théorique indépendant des données
comparaison de modèles
prédictions nouvelles
considérations pratiques et éthiques
quelles sont les applications industrielles des réseaux de neurones?
analyse et exploration de données (marchés financiers, météo)
perception: codes postaux, empreintes digitales, reconnaissance de voix, etc.
