Réseaux de clusters de neurones restreints - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2015

Réseaux de clusters de neurones restreints

Résumé

Les mémoires associatives sont capables de restituer un message précédemment stocké lorsqu' une version incomplète de celui-ci leur est présentée. Un modèle de mémoire associative basé sur des neurones et des connexions binaires, nommé Réseau de Clusters de Neurones (RCN), a été récemment introduit. Les performances de ce modèle chutent lorsque les messages stockés suivent une loi de distribution non- uniforme. L'objectif de cet article est de proposer un nouveau modèle de mémoire associative inspiré des RCNs et des machines de Boltzmann restreintes, afin de diminuer la vulnérabilité à la non-uniformité des messages. Une mise en oeuvre matérielle de ce modèle est également présentée dans cet article. Cette dernière permet de multiplier le nombre de messages stockés par 3, avec une augmentation de la complexité matérielle de seulement 40%.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01325893 , version 1 (02-06-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01325893 , version 1

Citer

Robin Danilo, Vincent Gripon, Philippe Coussy, Laura Conde Canencia. Réseaux de clusters de neurones restreints. GRETSI 2015 : 25ème colloque du Groupement de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Sep 2015, Lyon, France. pp.1 - 5. ⟨hal-01325893⟩
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