• Document type: simulation study

• Access: open

"""@en, """ • McClelland, J. L., & Rumelhart, D. E. . (Eds.). (1986). Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition. Volume 2, psychological and biological models. MIT Press.

• Type de document : étude de simulation

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Abdi, H. (1994). Les réseaux de neurones. Presses Universitaires de Grenoble.

• Type de document : revue de la littérature

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Murre, J. M. J. (2010). Connectionist models of forgetting. In S. Della Sala (Ed.), Forgetting (pp. 77–99). Psychology Press.

• Document type: literature review

• Access: closed

"""@en, """ • Abdi, H. (1994). Les réseaux de neurones. Presses Universitaires de Grenoble.

• Document type: literature review

• Access: closed

"""@en, """ • McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, 115‑133. https://doi-org/10.1007/BF02478259

• Type de document : étude de simulation

• Accès : ouvert

"""@fr, """ • McClelland, J. L., & Rumelhart, D. E. . (Eds.). (1986). Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition. Volume 2, psychological and biological models. MIT Press.

• Document type: simulation study

• Access: closed

"""@en, """ • Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, 65(6), 386–408. https://doi.org/10.1037/h0042519

• Document type: simulation study

• Access: closed

"""@en, """ • Rumelhart, D. E., & McClelland, J. L. (Eds.). (1986). Parallel distributed processing. Explorations in the microstructure of cognition. Volumee 1, Foundations. The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/5236.001.0001

• Type de document : étude de simulation

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Alexandre, F. (2000). Modèles connexionnistes de la mémoire. Thérapie, 55, 525-532.

• Document type: literature review

• Access: closed

• Type de document : étude de simulation

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Alexandre, F. (2000). Modèles connexionnistes de la mémoire. Thérapie, 55, 525-532.

• Type de document : revue de la littérature

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Mermillod, M. (2024). De l’intelligence humaine à l’intelligence artificielle. De Boeck Supérieur.

• Type de document : revue de la littérature

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Bechtel, W., Abrahamsen, A. (1993). Le connexionnisme et l'esprit. Introduction au traitement parallèle par réseaux. La découverte.

• Document type: literature review

• Access: closed

• Document type: simulation study

• Access: closed

"""@en, """ • Mermillod, M. (2024). De l’intelligence humaine à l’intelligence artificielle. De Boeck Supérieur.

• Document type: literature review

• Access: closed

"""@en, """ • McCullogh, W.S., Pitts, W. (1943). Un calcul logique des idées immanentes dans l'activité nerveuse. In Pélissier, A., Tête, A. (Eds.), (1995). Sciences cognitives : textes fondateurs. PUF.

• Document type: simulation study

• Access: closed

"""@en, """ • Bechtel, W., Abrahamsen, A. (1993). Le connexionnisme et l'esprit. Introduction au traitement parallèle par réseaux. La découverte.

• Type de document : revue de la littérature

• Accès : fermé

"""@fr, """ • Murre, J. M. J. (2010). Connectionist models of forgetting. In S. Della Sala (Ed.), Forgetting (pp. 77–99). Psychology Press.

• Type de document : revue de la littérature

• Accès : fermé

"""@fr, """ • McCullogh, W.S., Pitts, W. (1943). Un calcul logique des idées immanentes dans l'activité nerveuse. In Pélissier, A., Tête, A. (Eds.), (1995). Sciences cognitives : textes fondateurs. PUF.

• Type de document : étude de simulation

• Accès : fermé

"""@fr ; dc:creator "Frank Arnould" ; skos:narrower p66:-VP5F7KHK-3, p66:-GNSXTW6L-P, p66:-BN576MNL-C, p66:-TDDM8GS6-P, p66:-QL3S1BKP-5, p66:-Z85MW4D6-7, p66:-P03SX7J0-0, p66:-VTGZMV26-7, p66:-TPN2MF9T-1 ; dc:modified "2025-02-03"^^xsd:date ; skos:related p66:-XCCLZSQ5-8, p66:-PFGD1180-S, p66:-JQRWWNLB-8, p66:-BB8BQFJ5-G, p66:-FK9616B8-3 ; skos:altLabel "modèle de réseau de neurones"@fr, "formal neural network model"@en, "réseau neuronal artificiel"@fr, "neoconnectionism"@en, "modèle de réseau de neurones artificiels"@fr, "néoconnexionnisme"@fr, "neural network model"@en, "artifical neural network model"@en, "connexionnisme"@fr, "connectionism"@en, "parallel distributed processing"@en, "connectionist network"@en, "ANN model"@en, "réseau connexionniste"@fr, "modèle de réseau de neurones formels"@fr, "traitement parallèle distribué"@fr ; skos:hiddenLabel "neural network models"@en, "réseaux neuronaux artificiels"@fr, "connectionist networks"@en, "modèles de réseaux de neurones"@fr, "modèles de réseaux de neurones artificiels"@fr, "connectionist models"@en, "réseaux connexionnistes"@fr, "artifical neural network models"@en, "modèles de réseaux de neurones formels"@fr, "modèles connexionnistes"@fr, "formal neural network models"@en, "traitements parallèles distribués"@fr, "ANN models"@en ; skos:exactMatch , jvr:-FC9WG1D0-0, , , ; skos:inScheme p66: ; skos:definition "Modèle computationnel s’inspirant du fonctionnement du cerveau (bien que certains auteurs contestent la réalité biologique des modèles connexionnistes.) Les modèles connexionnistes essaient de rendre compte des activités cognitives comme la mémoire, la perception, le langage en supposant que celles-ci s’effectuent au moyen de réseaux d’unités de traitement de l’information élémentaires (qualifiés de réseaux de neurones artificiels.) Ainsi, un souvenir dans ces modèles de simulation est considéré comme un état particulier d’un réseau et est caractérisé notamment par le poids des connexions entre les unités."@fr, "A computational model inspired by the functioning of the brain (although some authors challenge the biological reality of connectionist models.) Connectionist models attempt to account for cognitive activities such as memory, perception, language, assuming these are done through networks of elementary information processing units (referred to as artificial neural networks). Thus, a memory in these simulation models is considered to be a particular state of a network and is characterized in particular by the weights of the connections between the units."@en ; dc:created "2017-12-04"^^xsd:date ; skos:broader p66:-MMPD886D-4 ; skos:prefLabel "connectionist model"@en, "modèle connexionniste"@fr ; a skos:Concept . p66:-Psychologie skos:prefLabel "Psychologie"@fr, "Psychology"@en ; a isothes:ConceptGroup ; skos:member p66:-BX50H77T-W . p66:-VP5F7KHK-3 skos:prefLabel "théorie des champs dynamiques"@fr, "dynamic field theory"@en ; a skos:Concept ; skos:broader p66:-BX50H77T-W . p66:-QL3S1BKP-5 skos:prefLabel "modèle SOB-CS"@fr, "SOB-CS model"@en ; a skos:Concept ; skos:broader p66:-BX50H77T-W . p66:-Homme skos:prefLabel "Human"@en, "Homme"@fr ; a isothes:ConceptGroup ; skos:member p66:-BX50H77T-W . p66: a skos:ConceptScheme . p66:-PFGD1180-S skos:prefLabel "large language model"@en, "grand modèle de langue"@fr ; a skos:Concept ; skos:related p66:-BX50H77T-W . p66:-Informatique skos:prefLabel "Informatics"@en, "Informatique"@fr ; a isothes:ConceptGroup ; skos:member p66:-BX50H77T-W . p66:-TDDM8GS6-P skos:prefLabel "modèle Primacy"@fr, "Primacy model"@en ; a skos:Concept ; skos:broader p66:-BX50H77T-W . p66:-GNSXTW6L-P skos:prefLabel "modèle OSCAR"@fr, "OSCAR model"@en ; a skos:Concept ; skos:broader p66:-BX50H77T-W . p66:-JQRWWNLB-8 skos:prefLabel "mémoire associative"@fr, "associative memory"@en ; a skos:Concept ; skos:related p66:-BX50H77T-W . p66:-BB8BQFJ5-G skos:prefLabel "poids synaptique"@fr, "synaptic weight"@en ; a skos:Concept ; skos:related p66:-BX50H77T-W . p66:-VTGZMV26-7 skos:prefLabel "TraceLink model"@en, "modèle Tracelink"@fr ; a skos:Concept ; skos:broader p66:-BX50H77T-W . p66:-XCCLZSQ5-8 skos:prefLabel "transformeur"@fr, "transformer"@en ; a skos:Concept ; skos:related p66:-BX50H77T-W .