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Réseaux de Clusters de Neurones Restreints

R. Danilo, V. Gripon, P. Coussy et L. Conde-Canencia, "Réseaux de Clusters de Neurones Restreints," dans Actes de la conférence GRETSI, 2015.

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 œuvre 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%.

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Bibtex
@inproceedings{DanGriCouCon2015,
  author = {Robin Danilo and Vincent Gripon and
Philippe Coussy and Laura Conde-Canencia},
  title = {Réseaux de Clusters de Neurones
Restreints},
  booktitle = {Proceedings of the GRETSI conference},
  year = {2015},
}




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