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A simple and efficient way to store many messages using neural cliques

Les mémoires associatives sont des dispositifs capables d’apprendre puis de se remémorer des messages malgré des effacements ou des erreurs. Leur mécanique est similaire à celle des décodeurs de codes correcteur d’erreurs. D’un autre coté, la corrélation a un rôle dual dans chacun de ces dispositifs, utilisée comme pierre angulaire de la remémoration dans les mémoires associatives et évitée dans les décodeurs. Dans ce papier sont introduits des codes originaux qui permettent un rapprochement des deux dynamiques. L’idée de base est d’associer à chaque message à apprendre une clique dans un réseau de neurone binaire. Les performances obtenues explosent celles de l’état de l’art, en particulier celles des réseaux de Hopfield. De plus, le modèle proposé est biologiquement bien plus plausible : Il utilise des connexions binaires creuses entre populations de neurones, lesquels n’utilisent que deux opérations ; la sommation et la sélection du maximum.

@inproceedings{GriBer20114,
  author = {Vincent Gripon and Claude Berrou},
  title = {A simple and efficient way to store many
messages using neural cliques},
  booktitle = {Proceedings of IEEE Symposium on
Computational Intelligence, Cognitive Algorithms,
Mind, and Brain},
  year = {2011},
  pages = {54--58},
  address = {Paris, France},
  month = {April},
}