Apprentissage en dynamique contrainte

Dans un premier temps, notre étude de l'apprentissage se place dans le cadre du paradigme de Freeman [32], voir page . Rappelons que Freeman associe sur le bulbe olfactif la reconnaissance d'un percept à une réduction sur une dynamique cyclique spécifique, la dynamique courante étant chaotique.

On considère un réseau dont la dynamique spontanée est chaotique, et un ensemble de motifs $I_1(t)$, ..., $I_M(t)$ différents ($M$ est le nombre de motifs). Les motifs sont maintenus en entrée du réseau (voir page ). La reconnaissance n'est donc pas fondée sur une dynamique de ralaxation comme dans le modèle de Hopfield. On cherche alors à associer à chaque motif une configuration dynamique différente et spécifique.

• Sous la contrainte d'un motif statique, l'apprentissage vise à renforcer le circuit d'activation associé à ce motif. L'amplitude de l'activité dynamique est renforcée suite à la présentation du motif appris.
• Sous la contrainte d'un motif dynamique de période $\tau$, l'apprentissage a pour but d'inscrire dans les poids synaptiques la période (ou la séquence) imposée.
• En superposant motif statique et motif dynamique, on cherche à associer au motif statique la période du motif dynamique, afin que celle-ci soit reproductible sur présentation du motif statique seul.

Plus généralement, les motifs peuvent être vus comme des perceptions, et le mode dynamique choisi par le réseau comme la mise en uvre d'une action (sans que celle-ci n'ait, sur ce modèle, de transposition effective vers le monde extérieur). Reste la question de la capacité, à savoir : combien d'associations perception/action peuvent être apprises par un réseau avec le moins de pertes possibles sur la spécificité de la réponse ?