Étude du potentiel de création de formes du quantron

Ce travail consiste en l'étude du potentiel de création de formes du quantron, un modèle récent de neurone artificiel qui décrit la transmission de l'information aux synapses des neurones à l'aide de processus stochastiques. Celui-ci a auparavant été le sujet de différentes tentatives d'approximations mathématiques dans le but d'applications futures au domaine des réseaux de neurones. Nous proposons plutôt une implémentation informatique fidèle au modèle original qui nous permet d'étudier ses caractéristiques. Dans le cadre de la reconnaissance de formes, nous explorons les capacités du quantron et de réseaux formés à partir de celui-ci à créer des images binaires à deux dimensions. Plus spécifiquement, nous nous sommes donnés comme objectif de déterminer les architectures et les paramètres des réseaux qui permettent de produire les 26 lettres majuscules de l'alphabet. D'abord en variant les paramètres de quantrons uniques selon des règles déterminées par notre connaissance préalable du fonctionnement du modèle, nous obtenons une grande quantité d'images que nous arrivons à assembler pour obtenir quelques premières lettres. En procédant à l'analyse des fonctionnements internes des quantrons qui produisent les lettres, nous arrivons à améliorer leur esthétisme et par le fait même acquérons une meilleure compréhension du modèle, ce qui nous mène à découvrir et démontrer des caractéristiques nouvelles lui donnant un puissant potentiel de production d'images. Des limites et contraintes sont aussi mises à jour, nous suggérons par la suite comment elles peuvent être contournées. Le souci de fidélité au modèle original du quantron est conservé tout au long du travail et les effets des approximations inhérentes à l'implémentation numérique sont étudiés. Nous proposons finalement des équations pour déterminer les paramètres de réseaux produisant n'importe quelle image désirée et les utilisons pour compléter la banque de lettres de l'alphabet. Les résultats obtenus suggèrent un avenir prometteur au modèle et différentes avenues sont suggérées pour tirer profit.