MEMORY MODIFICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

摘要

Un réseau neuronal artificiel, lequel comporte une pluralité de neurones recevant chacun une pluralité d'entrées dont l'effet est déterminé par des poids ajustables à des synapses connectant individuellement les entrées au neurone, afin de transmettre un signal d'addition à un générateur de fonctions sigmoïdes déterminant la sortie du neurone, subit une modification de mémoire. Selon un procéde de descente escarpé dans lequel des variations individuelles dans les sorties des neurones sont successivement produites par de petites perturbations imposées aux signaux d'addition. A mesure que chaque variation est produite sur la sortie d'un neurone, une erreur globale de toutes les sorties du neurone par rapport à leurs valeurs désirées est mesurée et est comparée par rapport à cette erreur antérieure à la perturbation. La différence dans ces erreurs, ainsi que des ajustements pouvant être modifiés à mesure que les sorties du neurone convergent vers leurs valeurs voulues, est utilisée pour modifier chaque poids du neurone soumis à la perturbation.