Download or read book ETUDE D UNE MACHINE MODULAIRE DE SIMULATION DE RESEAUX NEUROMIMETIQUES written by NICOLAS.. MAUDUIT and published by . This book was released on 1990 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DIFFERENTES APPROCHES DU PARALLELISME SONT SUIVIES AUJOURD'HUI, TANT POUR DEPASSER LES PERFORMANCES DES CALCULATEURS CLASSIQUES QUE POUR ABORDER CERTAINS PROBLEMES OU L'EMERGENCE D'UNE SOLUTION EST L'ABOUTISSEMENT D'UN PROCESSUS COLLECTIF. CES RECHERCHES CONCERNENT LES RESEAUX DE NEURONES FORMELS, PAR LE PARALLELISME QUI LES CARACTERISE, LEUR PRINCIPE DE CONTROLE ET LEURS DOMAINES D'APPLICATION. CETTE DISCIPLINE CONNAIT ACTUELLEMENT UN ESSOR IMPORTANT, GRACE A L'EVOLUTION DES ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE APRES UN DEMI SIECLE DE RECHERCHES PLURIDISCIPLINAIRES, ET AUX POSSIBILITES D'INTEGRATION DE TELS AUTOMATES PAR LES TECHNOLOGIES ACTUELLES. CETTE ETUDE PRESENTE UN CIRCUIT INTEGRE DIGITAL SEMI-PARALLELE, MODULAIRE ET RECONFIGURABLE, POUVANT PRENDRE PLACE DANS DIVERSES ARCHITECTURES DE MACHINES POUR EFFECTUER DES SIMULATIONS DE RESEAUX DE NEURONES. DANS LE BUT DE FACILITER L'INTERFACAGE AVEC UN LARGE ENSEMBLE DE CALCULATEURS, LA TECHNOLOGIE EMPLOYEE RESTE CLASSIQUE (CELLULES PRECARACTERISEES CMOS). LES DIVERS MODES DE CONTROLE DU CIRCUIT PERMETTENT D'ALLEGER DANS UNE CERTAINE MESURE LA TACHE DU SYSTEME HOTE, POUR OBTENIR UNE AMELIORATION SIGNIFICATIVE DES PERFORMANCES PAR RAPPORT AUX ORDINATEURS SEQUENTIELS. PLUSIEURS TYPES D'UTILISATION DU CIRCUIT SONT ENVISAGEABLES, DEPUIS DES APPLICATIONS DEDIEES OPTIMISEES OU LES PARAMETRES DU RESEAU DE NEURONES SONT FIGES, JUSQU'A DES MACHINES NEURONALES D'USAGE GENERAL SUR LESQUELLES IL EST POSSIBLE DE SIMULER UNE GRANDE VARIETE D'ARCHITECTURES DE RESEAUX DE NEURONES, AVEC DIFFERENTS ALGORITHMES DE RESOLUTIONS ET D'APPRENTISSAGE, ET UNE CERTAINE LIBERTE CONCERNANT LES CARACTERISTIQUES DES COEFFICIENTS. L'EXPLOITATION DE CE CIRCUIT, EN PARTICULIER AVEC LE DEVELOPPEMENT D'OUTILS LOGICIELS POUR LE METTRE EN OEUVRE, CONTRIBUERA A MIEUX CERNER CERTAINS POINTS CLE DES ARCHITECTURES MATERIELLES POUR LA SIMULATION DES RESEAUX DE NEURONES ET AMELIORER LES GENERATIONS SUIVAN

Download or read book Markov Decision Processes in Artificial Intelligence written by Olivier Sigaud and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2013-03-04 with total page 367 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Markov Decision Processes (MDPs) are a mathematical framework for modeling sequential decision problems under uncertainty as well as reinforcement learning problems. Written by experts in the field, this book provides a global view of current research using MDPs in artificial intelligence. It starts with an introductory presentation of the fundamental aspects of MDPs (planning in MDPs, reinforcement learning, partially observable MDPs, Markov games and the use of non-classical criteria). It then presents more advanced research trends in the field and gives some concrete examples using illustrative real life applications.

Download or read book Dynamic Worlds written by Remo Pareschi and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 1999-03-31 with total page 302 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Surveys and synthesizes recent work in the field, and presents new research results. Among topics treated are logics for reasoning about actions and planning, belief revision and the reconciliation of logically conflicting inputs, resolution of conflicts by merging of knowledge, and issues in the evolution of object-oriented databases. Other subjects include action and change in rewriting logic, heterogeneous systems for modeling dynamic worlds, and reasoning about actual and hypothetical occurrences of concurrent and non- deterministic actions. No index. Annotation copyrighted by Book News, Inc., Portland, OR