Motifs statiques

Dans les chapitres précédents (voir page ), on a vu que la présentation d'un motif statique gaussien peut induire une modification sensible de la configuration spatiale des activations, et provoquer une complète réorganisation du circuit d'activation. On sait que pour des motifs statiques de grande amplitude définis selon les paramètres $\bar{I}=-0.4$, $\sigma _I=0.3$, la présentation de chaque motif produit une structure spatio-temporelle différente et spécifique.

Pour ce type de motifs statiques, la fonction de l'apprentissage est simplement de renforcer l'organisation interne associée au motif. Pour chaque motif à apprendre, l'apprentissage est itéré sur quelques centaines de pas de temps. Si la dynamique initiale est proche de la frontière du chaos, il est fréquent de passer du chaos à une dynamique périodique. Dans tous les cas (même si on reste en régime chaotique), les effets de l'apprentissage se font sentir sur la valeur de déstabilisation du système (qui baisse) et la covariance cov$_{ij}^{[1]}$ qui augmente en valeur absolue.