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- W580178503 abstract "Dans la premiere partie nous etudions l'apprentissage et le rappel dans des reseaux de neurones a une couche (modele de Hopfield). Nous proposons un algorithme d'apprentissage qui est capable d'optimiser la 'stabilite', un parametre qui decrit la qualite de la representation d'un pattern dans le reseau. Pour des patterns aleatoires, cet algorithme permet d'atteindre la borne theorique de Gardner. Nous etudions ensuite l'importance dynamique de la stabilite et d'un parametre concernant la symetrie de la matrice de couplages. Puis, nous traitons le cas ou les couplages ne peuvent prendre que deux valeurs (inhibiteur, excitateur). Pour ce modele nous etablissons les limites superieures de la capacite par un calcul numerique, et nous proposons une solution analytique. La deuxieme partie de la these est consacree a une etude detaillee - du point de vue de la physique statistique - du probleme du voyageur de commerce. Nous etudions le cas special d'une matrice aleatoire de connexions. Nous exposons la theorie de ce probleme (suivant la methode des repliques) et la comparons aux resultats d'une etude numerique approfondie." @default.
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