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Méthodes prédictives Discussion :

réseau de Hopfield pour mémoire associative


Sujet :

Méthodes prédictives

  1. #1
    Invité
    Invité(e)
    Par défaut réseau de Hopfield pour mémoire associative
    Bonjour,

    J'essaye de faire un exercice sur les réseaux de Hopfield. Le but est de mémoriser 5 images (les chiffres de 1 à 5 en noir et blanc) comme des points fixes d'un réseau, avec la règle de Hebb. Le problème est que je ne vois pas quelle tête à la réseau par rapport à mes images.

    Une image fait 10 pixels de large et 12 pixels de hauteur. On l'assimile à un vecteur de 120 éléments binaires. On me dit que comme il y a 5 images, on concatène horizontalement ces 5 vecteurs pour obtenir une matrice X de largeur 5 et de hauteur 120. Ensuite on multiplie la matrice X par sa transposée pour obtenir la matrice W (120x120).

    On me dit que le réseau à seuils est définit par cette matrice W et par la fonction de transition F(x) = 1(Wx)
    (F applique {-1;+1}¹²° dans lui-même)

    (1 est la fonction heavyside)

    Et là je ne comprend pas. Quels sont les noeuds du réseau ? Est-ce qu'on fait correspondre un noeud à chaque pixel ? Et ou sont positionnés les arcs du graphe ? Sur les pixels voisins ?

    Comme je ne sais pas ou sont les noeuds ni les arcs, je ne comprend pas non-plus la règle de Hebb. C'est celle que je doit utiliser dans cet exercice.

    Merci beaucoup pour votre aide.

  2. #2
    Invité
    Invité(e)
    Par défaut
    Il y a du nouveau.

    1 pixel = 1 neurone.
    Un neurone/pixel est connecté uniquement avec ses quatres voisins (nord, sud, est, ouest).
    La matrice W est en réalité la matrice des poids.

    J'ai compris la structure du réseau.

    Mais je ne comprend toujours pas la règle de Hebb pour trouver les bons poids.

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