NEURAL PROCESSING DEVICES WITH LEARNING CAPABILITY

摘要

Un neurone utilisé dans un réseau de traitement neural comprend une mémoire pourvue d'une multiplicité d'emplacements de mémoire (3) dans chacun desquels est mémorisé un nombre représentant une probabilité, chacun des emplacements étant sélectivement adressable afin que son contenu soit lu et introduit dans un comparateur (2). Un générateur de bruit (1) introduit dans le comparateur un nombre aléatoire représentant un bruit. Un signal de sortie (4) apparaît à une sortie du comparateur, lequel signal possède une première ou une seconde valeur selon les valeurs des nombres reçus à partir de l'emplacement de mémoire adressé et du générateur de bruit; la probabilité que le signal de sortie prenne l'une des première et seconde valeurs données est déterminée par le nombre mémorisé à l'emplacement adressé. Le neurone reçoit de l'environnement des signaux (r, p) représentant le succès ou l'échec du réseau, la valeur du nombre mémorisé à l'emplacement adressé étant modifiée de manière à augmenter la probabilité de succès si un signal de succès est reçu, et à diminuer la probabilité d'échec si un signal d'échec est reçu.