Depuis vingt ans, la capacité d'intégration des technologies MOS double tous les dix-huit mois. Une approche prometteuse pour exploiter cette progression a été introduite récemment par l'invention des “circuits analogiques cellulaires”, qui sont composés de l'assemblage régulier de milliers de cellules analogiques identiques. L'objectif de cette thèse est de contribuer à la conception de ces circuits, en étudiant ceux pour lesquels sont possibles une modélisation statistique à l'aide de Réseaux de Neurones Formels (RNF) et des applications à la reconnaissance des formes. Elle porte plus particulièrement sur la machine de Boltzmann, qui est un modèle de RNF booléen et stochastique, à temps discret. Au chapitre I, je présente les Réseaux de Reurones Formels et les algorithmes de la Machine de Boltzmann Synchrone, qui est un modèle adapté au parallélisme matériel. Au chapitre II, je présente l'état de l'art des réalisations de Machine de Boltzmann et des techniques analogiques utilisées pour les RNF. Au chapitre III, je présente une architecture originale de circuits dédiés aux réseaux multi-couches exécutant la Machine de Boltzmann. Au chapitre IV, je présente la conception et la simulation des cellules et des circuits nécessaires : convertisseurs tension-courant et courant-tension, comparateur, fonction sigmoïde... Ce modèle étant stochastique, je présente aussi deux réalisations originales de générateurs aléatoires : le premier est optoélectronique et tire partie des propriétés du speckle optique, le second est électronique et à base d'automates cellulaires. Le chapitre V est consacré à la description des mesures effectués sur des circuits prototypes de chacune des cellules. En conclusion, je présente les évolutions de ces travaux vers des circuits analogiques à temps continu et à états de neurones continus.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00008989 |
| Date | 06 February 1992 |
| Creators | Belhaire, Eric |
| Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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