Neural Networks and Sparse Information Acquisition
type: Dataset
description: Cette thèse traite de mémoires associatives neuro-inspirées. Une extension des réseaux de neurones récurrents et binaires introduits par Gripon et Berrou a été étudiée pour y accroître les effets de la parcimonie. Dans cette nouvelle version de réseaux de neurones, l'information est portée par des motifs graphiques (cliques) qui ne font appel qu'à une fraction des ressources disponibles. Ces motifs peuvent également être de tailles différentes et donc porter une information de longueur variable. Nous avons validé le concept et calculé les limites de capacité et de correction d'effacements en fonction des taux d'erreurs recherchés. Ces limites ont été comparées à des résultats de simulation obtenus dans différentes situations de test. Nous avons également analysé ces réseaux sous l'éclairage de la théorie de l'information et établi un lien avec la problématique de l'acquisition compressée (compressed sensing).
issued: 2026-05-05T22:53:34.883660
language: en
modified: 2026-05-05T22:53:34.883665
contact point: Organization
  fn: CCSD
keyword: codage-neural
keyword: compressed-sensing
keyword: distributed-coding
keyword: infoeu-reposemanticsdoctoralthesis
keyword: mathmath-itmathematics-mathinformation-theory-mathit
keyword: neural-coding
keyword: neural-networks
keyword: parsimony
keyword: theses
landing page: https://theses.hal.science/tel-00962603

Neural Networks and Sparse Information Acquisition
type: Distribution
format: HTML
issued: 2026-05-05T22:53:34.912069
modified: 2026-05-05T22:53:34.871228
access URL: https://theses.hal.science/tel-00962603

test_moissonnage_selune
type: Agent