III.3.Un modèle de réseau récurrent temporel (TRN)

Cette partie décrit le fonctionnement du modèle de réseau récurrent temporel employé dans cette thèse. Ce modèle est initialement basé sur le système frontostriatal du primate. Ce système inclut des connexions cortico-corticales récurrentes et des connexions modifiables entre le cortex et le striatum. Toutes les connexions sont statiques. Il a été développé pour apprendre des ordres sensorimoteurs et pour simuler l'activité neurophysiologique pendant une tâche d’apprentissage de séquences accomplie par des primates non-humains (Dominey et coll., 1995). Ce modèle a initialement été créé pour expliquer l’activité des neurones du cortex préfrontal, qui encode à la fois la position spatiale et l’ordre sériel des stimuli.

Cette section comporte la description de l’architecture du modèle qui permet d’encoder des séquences spatio-temporel en motifs spatiaux, la façon dont l’apprentissage est réalisé et un descriptif des différences par rapport aux réseaux récurrents classiques, comme celui d’Elman (1990).