Résumé

De la météo au langage, extraire l’information véhiculée dans le temps est un enjeu primordial en intelligence artificielle. Le Reservoir Computing est une technique mettant en œuvre des réseaux de neurones récurrents pour répondre aux problématiques posées par ces dynamiques temporelles. Au cours de cette introduction seront présentés les avantages de cette méthode face à d’autres méthodes de deep learning, ainsi que plusieurs applications dans divers domaines, des neurosciences au traitement de données chaotiques.

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A propos - Centre Inria de l'Université de Bordeaux - Equipe Mnemosyne

Aux frontières des neurosciences intégratives et computationnelles, nous proposons de modéliser le cerveau comme un système de mémoires actives en synergie et en interaction avec les mondes interne et externe et de le simuler comme un tout et en situation. Les principales fonctions cognitives et comportementales (ex: attention, reconnaissance, planification, décision) émergent de boucles sensorimotrices impliquant le monde extérieur, le corps et le cerveau. Nous étudions, modélisons et implémentons ces boucles et leurs interactions dans la perspective d'un comportement complétement autonome. Avec cette approche « systémique », nous indiquons que de tels systèmes complexes ne peuvent être vraiment appréhendés que comme un tout et dans des situations comportementales naturelles.

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