Idées apprentissage couche L3: démarche ascendante ou descendante Temps du premier spike: -conception filtre à la main -apprentissage suivant une règle STDP La première couche doit discriminer des formes
Méthodologie configuration processeur neural (1 ère étape) -On travaille sur des images binaires -Tout d’abord, il est nécessaire de trouver une base d’apprentissage: jeu de caractères de résolution adapté e (au moins du 96*128 pixels) -On effectue un apprentissage en deux temps: -La couche L3 doit apprendre à décomposer l’image en motifs élémentaires (segment ou forme un peu plus singulières)->on peut faire un apprentissage à base de STDP pour régler les poids synaptiques. Le problème qui se pose est le critère de convergence (quand est ce que les poids seront considérés comme stables) -La couche L4 doit faire une synthèse à partir de l’ordre des spikes reçus. Son apprentissage doit être effectués dans un deuxième temps quand on aura obtenu la configuration de L3. L’algorithme pour régler les poids pourra être un gradient car connaissant le stimulus à l’entrée, on connait le résultat attendu.
Test 1 couche L3 -on utilise 4 neuron sur la couche L3 -chacune se voit affecté un type de «feature» et le réseau devra reconnaître une combinaison
Interface brian On va effectuer un mapping du vecteur des temps suivant le cadrant et le numéro de macrocellule Cadrant 0 Cadrant 1 Vecteur entrée brian 32 1O
Couche L4 Sortie dédiée neuron « A» Sortie dédiée neuron « B» Rouge «A» Bleu «B» Codage: neuron ayant la plus forte réponse (temps des premiers spikes)
Idée apprentissage L4 Chaque forme a un neuron dédiée. De plus la L3 émet pour chaque variation de forme des ordres de déclenchement similaires. Il convient d’apprendre au neuron dédiée à déclencher plus tôt que ses vosins sur ce type de pattern. 256 Pattern «A» émis:Observation neuron dédiée On ne change pas les poids synaptiques avec L3 si déclenchement On renforce les poids synaptiques (de la différence entre le seuil et le PPS obtenu) avec L3 si pas de déclenchement