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Modélisation de la lecture grâce à un modèle connexionniste.

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Présentation au sujet: "Modélisation de la lecture grâce à un modèle connexionniste."— Transcription de la présentation:

1 Modélisation de la lecture grâce à un modèle connexionniste

2 Le modèle connexionniste Rejet de la notion de représentation Opérations mentales vs calculs Notion de traitement parallèle distribué (PDP = parallel distributed processing) Idée de base: cerveau composé dunités ou neurones connectées entre elles en un immense réseau Chaque neurone effectue des opérations simples : – Réagir ou non à excitation, transmettre ou non à ses voisins… Certaines connexions sont plus fréquemment sollicitées – Configurations stables, constellations Quand les neurones dune constellation sont excités, ils envoient des messages à leurs voisins et activent des configurations globales

3 Critiques du modèle computationniste : – On ne peut étudier la pensée sans tenir compte des contraintes liées à la structure du cerveau donc : partir des neurones et de leur enchevêtrement – Conception en série incompatible avec rapidité du traitement dinformation : traitement parallèle pour expliquer la rapidité – Refus de la notion de modularité Modèle: la pensée résulte de lactivité dun immense ensemble de neurones (millions de neurones, milliards de synapses)

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5 Comparaison Biologique/naturel

6 Modèles connexionistes Réseau connexionniste = ensemble dunités Unités ou neurones

7 Réseau multicouches Neuronesdentrée Neurone de sortie de sortie CouchecachéePoidsdesconnexions

8 Propriétés 1. Les connexions entre les unités permettent la transmission dun niveau donné dactivation. Si le poids dune connexion est négatif par exemple, lunité en question transmettra une inhibition plutôt quune activation. Par conséquent, dans ces réseaux, on parle de transmission dactivation et non plus de transmission dinformation symbolique comme cétait le cas pour les modèles de type cognitifs. 2. Les opérations réalisées par chaque unités sont de simples modifications arithmétiques opérées sur le signal dentrée. On parle dopérations locales. 3. Il ny a pas de processeur central qui contrôle le fonctionnement du réseau. 4. Les réseaux connexionistes sont capables dapprendre grâce à lajustement progressifs des poids des différentes connexions de chaque unités.

9 Les différents types de réseaux : 1- Les réseaux à connexions stables les poids sont fixes (McClelland & Rumelhart, 81) mot lettre Traits visuels

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12 2- Réseaux à algorithmes dapprentissage les poids sont appris par le réseau La règle Delta de rétro-propagation de lerreur w = e a erreurpoids Coefficient dapprentissage

13 Conception « classique », computationiste : La reconnaissance visuelle des mots repose sur 2 processus différents : Une procédure visuelle « accès direct ».

14 La reconnaissance visuelle des mots repose sur 2 processus différents : Une procédure visuelle « accès direct ». Une procédure phonologique « accès indirect ». Modèle à double accès (Coltheart, 1978).

15 Létape dassemblage nest pas instantanée.

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17 Seidenberg & McClelland (1989) 400 unités 200 unités 460 unités400 unités

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19 Simulation Appentissage (3000 mots) 250 époques pour lapprentissage (230 HF, 10 BF) Erreur dactivation : A entrée -A sortie Résultats : Prononciation Fréquence, Régularité, voisinage mais difficultés avec pseudomots Développement apprentissage pathologies

20 Phase de test sur 3000 mots : 63 erreurs de prononciation Très proches des erreurs des dyslexiques

21 5 spécifiques 14 communes 10 spécifiques 8 communes

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