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10 janvier 2019

Ils/Elles innovent : les réseaux de neurones bientôt capables d’apprentissage incrémental

Bien qu’extrêmement performants pour le deep learning, les réseaux de neurones (RN) ne sont pas adaptés à l’apprentissage incrémental car à l’heure actuelle, un RN qui apprend une nouvelle information écrase les connaissances précédemment acquises. Le Leti, en collaboration avec le Laboratoire de Psychologie et Neuro-Cognition (LPNC) et le LIST, développe un modèle qui pourrait changer la donne. Sans avoir à stocker dans une mémoire externe ce qui a été appris précédemment (ce qui augmenterait drastiquement la mémoire nécessaire), le modèle propose de réapprendre conjointement l’ensemble des informations (anciennes et nouvelles), en utilisant deux réseaux de neurones. L’avantage de cette approche est de ne pas limiter la plasticité du réseau, et de ne pas nécessiter de mémoire supplémentaire.

 

 

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