Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Mécanisme permettant de combiner algorithmes évolutionnistes et adaptation en ligne
Directeur de thèse:
Stéphane DONCIEUX (ISIR (EDITE))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
La plasticité synaptique représentent une des mécanismes de base permettant l'apprentissage des êtres vivants. La neuroévolution ou évolution de réseau de neurones artificiels, a pour but de générer des contrôleurs intelligents dans le cadre, notamment, de la robotique. L'ajout de mécanismes de plasticité au sein des algorithmes évolutionnistes est un challenge qui est loin d'être résolu :
-* les mécanismes biomimétiques introduits récemment dans le domaine font exploser la taille de l'espace de recherche que les algorithmes doivent explorer.
-* les réseaux obtenus sont souvent très loins de leurs inspiration biologique (la plasticité est utilisée comme une dynamique supplémentaire au sein du réseau, sans aucune restriction).
-* les réseaux plastiques obtenus n'ont souvent aucune capacité à résoudre des situations inconnues, contrairement à leurs équivalents biologiques.
Le travail réalisé jusqu'à présent a permis de omntrer que la combinaison de mécanismes de plasticité synaptique avec des systèmes de codages génératifs (communément appelés GDS) permet :
-* de générer des réseaux capables de s'adapter à des situations inconnues.
-* de fournir au réseaux générés par GDS la capacité de résoudre des cas exceptionnels qu'ils ne pouvaient auparavant pas résoudre.
Doctorant.e: Tonelli Paul