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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W406320778> ?p ?o ?g. }

• W406320778 abstract "Les algorithmes neuro-mimetiques (ou reseaux de neurones artificiels) ont d'interessantes applications, en particulier dans le domaine de la robotique. Des extensions a l'algorithme des Cartes Auto-Organisatrices de Kohonen permettent un apprentissage supervise rapide. Il devient cependant difficile de realiser l'entrainement lorsqu'une relation complexe est definie par un trop grand nombre de variables. Le travail de these explore la possibilite de creer des architectures modulaires en composant les reponses de plusieurs reseaux neuronaux. Il montre que l'apprentissage peut etre realise en introduisant une architecture bidirectionnelle. Chaque module apprend a la fois la transformation directe et la transformation inverse entre ses entrees et ses sorties. Les deux flux d'information ainsi definis permettent de deriver des regles d'adaptation locales pour chacun des modules. Ce principe general est detaille avec l'algorithme de Kohonen. Differents schemas de compositions modulaires sont proposes et analyses. L'objectif est de conserver la souplesse d'utilisation d'un reseau neuronal monolithique. L'entrainement est defini a partir des memes exemples, que son architecture interne comporte un ou plusieurs reseaux neuronaux. Cette technique est illustree avec plusieurs scenarios d'asservissement visuel des mouvements d'un bras manipulateur. Les cameras, montees sur une tete robotique, suivent les deplacements du bras. Les informations resultant du traitement de l'image et celles de la vision active sont integrees par un controleur neuronal pour determiner les consignes robotiques. L'apprentissage de ce neuro-controleur peut etre entierement realise en contexte, en exploitant les correlations sensori-motrices durant les mouvements des robots. Une plate-forme robotique nous a permis de tester et de comparer diverses architectures modulaires du neuro-controleur. Les resultats illustrent les avantages de cette forme de modularite connexionniste." @default.
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