Défense de thèse de doctorat en sciences mathématiques
Challenging the emergence of modularity in evolutionary neural networks
Date : 27/08/2018 15:00 - 27/08/2018 17:00
Lieu : Amphithéâtre E13, Rempart de la Vierge 8, 5000 Namur
Orateur(s) : Delphine NICOLAY
Organisateur(s) : Timoteo CARLETTI
Jury
Andrea ROLI (Univ. Bologna), Mauro BIRATTARI (ULB), Alexandre MAYER, président (UNamur), Renaud LAMBIOTTE, co-promoteur (UNamur), Timoteo CARLETTI, promoteur (UNamur)
Résumé
La modularité est une caractéristique très souvent observée dans les réseaux biologiques et artificiels. Elle rend les réseaux plus facilement modifiables, donc plus rapidement capables de s’adapter à de nouveaux environnements, et finalement plus résistants. Malgré ses avantages, cette propriété reste assez controversée et un débat sur la nature des modules et sur les raisons de leur émergence reste ouvert. L’objectif de ce travail est d’étudier la modularité dans les réseaux de neurones évolutionnaires, c’est-à-dire dans des réseaux de neurones artificiels entraînés à accomplir certaines tâches prédéfinies. Cet entraînement est réalisé au moyen de techniques d’optimisation évolutionnaire telles que les algorithmes génétiques qui imitent les principes d’évolution naturelle de Darwin. Pour cela, nous développons des applications assez simples dans les domaines de la robotique évolutionnaire et la reconnaissance d’images. Pour chacune d’elles, nous entamons notre analyse par la comparaison des performances atteintes par des réseaux modulaires et non-modulaires. Nous nous concentrons ensuite sur la recherche de modularité et nous essayons d’identifier les conditions nécessaires à son émergence en considérant différentes hypothèses souvent citées dans la littérature.
La défense est publique
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