Brevet FR2671207A1 — publié le 19920703

La présente invention concerne les mémoires associatives constituées par des réseaux neuronaux. De tels réseaux sont généralement constitués de neurones artificiels comportant des synapses d'entrée reliées à un opérateur de sommation suivi d'un élément non linéaire, lesdits neurones artificiels étant interconnectés entre eux. Les réseaux de neurones existants implantés sur silicium sont de deux sortes : les réseaux à couches, et les réseaux complètement connectés, appelés mémoires associatives en raison de leur capacité à reconstituer une configuration complète de signaux d'entrée à partir d'une fraction de cette configuration. Tous ces réseaux présentent actuellement deux inconvénients majeurs d'une part, leur fonctionnement implique la mise en oeuvre d'algorithmes relativement compliqués ; d'autre part, leur efficacité dépend de la précision de la "force" des synapses reliant entre eux les neurones, le volume de matériel nécessaire étant d'autant plus important que l'on désire une résolution plus fine.Ces réseaux, dans lesquels les synapses sont réalisées par une combinaison de multiplications et sommations, analogiques ou numériques, n'intègrent généralement pas le mécanisme d'apprentissage : soit parce que le modèle matérialisé ne le permet pas (absence de "loi locale" d'évolution des synapses), soit par manque de place sur le silicium, à cause de la surface importante occupée par les synapses. La présente invention se propose de fournir un réseau neuronal qui ne présente pas les inconvénients précités. A cet effet, l'invention a pour objet un réseau neuronal comportant des neurones comportant des synapses d'entrée reliées à un opérateur logique, lesdits neurones étant interconnectés entre eux, caractérisé en ce que - il est constitué de neurones à fonctionnement entièrement binaire - l'opérateur de sommation réalise une fonction logique "NON-OU" telle que sa sortie n'est active que si toutes ses entrées sont au niveau inactif - les neurones sont regroupés en domaines d'exclusion mutuelle qui comportent plusieurs neurones d'un premier type N et un seul neurone d'un second type G ; - dans chaque domaine d'exclusion mutuelle, les synapses du neurone du deuxième type G reçoivent respectivement les signaux de sortie des neurones du premier type N du domaine considéré et les signaux de sortie des neurones du deuxième type G des domaines interconnectés au domaine considéré ; et - dans chaque domaine d'exclusion mutuelle, les synapses des neurones du premier type N reçoivent respectivement les signaux de sortie des neurones du premier type N du domaine considéré, les signaux de sortie des neurones du premier type N des domaines interconnectés au domaine considéré, au moins un signal d'inhibition provenant des neurones du deuxième type G des domaines interconnectés au domaine considéré et des signaux extérieurs. Il s'agit donc d'un réseau de neurones binaires reliés entre eux par des synapses binaires fonctionnant en tout ou rien, c'est-à-dire qu'elles sont actives ou bloquées. Selon un mode de réalisation de l'invention les neurones de type N sont reliés par une synapse à la sortie de chacun des neurones G des domaines interconnectés à leur domaine Selon un deuxième mode de réalisation, chaque neurone du deuxième type G comporte un circuit générateur d'un signal d'inhibition H, ledit circuit étant commandé par le signal de sortie du neurone de type G considéré et par les signaux de sortie des neurones du type G des domaines interconnectés au domaine considéré. Le signal d'inhibition est transmis à chaque neurone de type N par une synapse reliée à la sortie du circuit générateur du signal d'inhibition H du neurone de type G du domaine considéré. Ce deuxième mode de réalisation permet de limiter le nombre de synapses nécessaires pour réaliser l'inhibition d'un neurone N par un neurone G d'un domaine extérieur. Selon une autre caractéristique de l'invention, chaque neurone du deuxième type G comporte un circuit générateur d'une commande d'apprentissage (A1,A2) commandé par le signal de sortie de ce neurone, les neurones du premier type N comportent des synapses interruptibles munies d'un circuit de commande et un circuit générateur d'un signal de bloquage Z et d'un signal d'apprentissage C, recevant la commande d'apprentissage (A1,A2) fournie par le neurone du deuxième type du domaine considéré, et un signal d'initialisation INIT. Dans chaque neurone du premier type N, les signaux de bloquage Z et d'apprentissage C précités sont envoyés à tous les circuits de commande des synapses interruptibles. Grâce à cette disposition, l'apprent1ssage, c'est-à-dire la commande de la modification des synapses, est réalisée de manière simple. Avantageusement, la commande d'apprentissage est un code binaire réfléchi à deux bits. L'invention concerne un procédé de réalisation d'une mémoire associative constituée par un réseau neuronal selon l'invention, ce procédé étant caractérisé en ce que l'on réalise un réseau de neurones relié par des synapses permanentes selon une configuration déterminée. On réalise ainsi une mémoire non modifiable. L'invention concerne également un autre procédé de réalisation d'une mémoire associative constituée par un réseau neuronal selon l'invention, ce procédé étant caractérisé en ce que l'on réalise un réseau comportant des synapses interruptibles commandables par un système extérieur. Les synapses interruptibles peuvent être constituées par des fusibles, des éléments de commutation commandés par une bascule ou des éléments de commutation commandés par une cellule de mémoire. L'invention a également pour objet un procédé de réalisation d'une mémoire associative constituée par un réseau neuronal selon l'invention, caractérisé en ce que, par action du signal d'initialisation, toutes les synapses interruptibles sont mises à l'état actif et que l'on effectue ensuite un apprentissage non supervisé. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemples et faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels - la figure 1 A est le schéma de base d'un neurone selon l'invention et la figure 1 B représente la courbe de réponse de l'étage amplificateur-inverseur - la figure 2 montre un exemple de réalisation électrique du neurone de la figure 1 ; - la figure 3 est une représentation symbolique de ce neurone - la figure 4 A est un exemple de réalisation d'une synapse modifiable avec son circuit de commande et la figure 4 B sa représentation symbolique - la figure 4 C représente un exemple de réalisation d'une synapse permanente et la figure 4 D est sa représentation symbolique - la figure 5 représente le graphe de Pétri du déclenchement de la synapse modifiable de la figure 4 A;; - la figure 6 A est le schéma électrique du circuit de commande de l'apprentissage et la figure 6 B sa représentation symbolique - la figure 7 illustre les séquences d'apprentissage ; - la figure 8 est le schéma symbolique complet d'un neurone du premier type N - la figure 9 est le schéma synoptique complet d'un neurone de type G - la figure 10 A est le schéma électrique du circuit de génération du signal d'inhibition et la figure 10 B est le schéma du circuit de génération des signaux d'apprentissage - la figure 11 est une représentation synoptique d'un domaine d'exclusion mutuelle - la figure 12 est un schéma explicatif représentant un domaine d'exclusion mutuelle à trois éléments - les figures 13 A et 13 B représentent deux modes de réalisation d'un réseau d'exclusion mutuelle - la figure 14 est la représentation symbolique d'un réseau constitué de deux domaines d'exclusion mutuelle - la figure 15 est le chronogramme représentant les évolutions des signaux entre deux domaines d'exclusion mutuelle avant apprentissage - la figure 16 représente la matrice des connexions d'un exemple de réalisation d'un réseau neuronal constituant une mémoire associative avant sa phase d'apprentissage ;; - la figure 17 représente la matrice des connexions du même réseau après apprentissage - la figure 18 décrit la propagation des contraintes dans un réseau d'exclusion mutuelle - la figure 19 montre un exemple de réseau arborescent - la figure 20 est un chronogramme montrant l'évolution des signaux d'apprentissage lors d'un apprentissage de premier type - la figure -21 est un chronogramme montrant l'évolution des signaux d'apprentissage lors d'un apprentissage de deuxième type - la figure 22 décrit le fonctionnement d'une synapse modifiable ; et - les figures 23 A et 23 B illustrent le fonctionnement du circuit de commande de l'apprentissage. Dans la description qui va suivre, on considèrera qu'un signal logique peut prendre deux valeurs : OV pour l'état "inactif" ("0"), et +V (valeur de la tension d'alimentation) pour l'état "actif" ("1"). Le signe "/" après un nom de signal correspondant à une inversion logique. Par exemple, le signal "C" étant actif à "1", son inverse "C/" est actif à 0. La figure 1 A est le schéma de principe d'un neurone conforme à la présente invention. Il comporte plusieurs synapses d'entrée El à EN dont les signaux sont envoyés sur un circuit sommateur #; la sortie de ce circuit sommateur est envoyée sur un amplificateur inverseur de gain - A, A étant supérieur à 1, qui présente un seuil VTH comme on peut le voir sur la courbe de la figure 1 B qui montre la sortie S de cet amplificateur inverseur en fonction du signal d'entrée E. Les signaux logiques utilisés dans ce circuit peuvent prendre la valeur +V pour l'état actif et la valeur zéro pour l'état inactif. Les caractéristiques de l'amplificateur inverseur remplissent la condition suivante ViA L'excursion du signal de sortie est limitée à un domaine compris entre OV et +V.La valeur du gain A et celle du seuil VTH sont telles qu'une entrée active (-+V) suffit pour faire passer la sortie à l'état inactif (=OV). Lorsque toutes les entrées sont inactives, la sortie est active#. Le neurone se comporte donc comme un élément logique "NON-OU". La figure 2 représente un exemple de dispositif électrique réalisant avantageusement cette fonction avec un transistor MOSFET, canal P. chaque synapse permanente est constituée par une simple diode. La figure 3 est une proposition de représentation symbolique du neurone. Les différentes synapses des neurones selon l'invention peuvent être soit permanentes, soit modifiables ou interruptibles, ce qui veut dire que la synapse peut prendre deux états, valide ou invalide. Un signal afférent sur une synapse n'est pris en compte par l'étage sommateur-inverseur que si cette synapse est valide. A l'état initial les synapses sont toutes valides. Par conséquent un neurone de ce type est à l'état actif si tous les signaux afférents ayant leurs synapses valides sont inactifs. Les figures 4 A et 4 B représentent un exemple de réalisation d'une synapse modifiable et de son circuit de commande. Le circuit représenté à la figure 4 A est constitué de cinq circuits logiques NON-ET 11 à 15, d'un circuit inverseur 16 et d'un interrupteur commandé 17 dont la sortie est connectée à une diode 18. Le circuit de commande reçoit trois signaux C/, E et Z/ et fournit en sortie un signal X, comme cela est symbolisé sur la figure 4 B. Le signal E est un des signaux afférents du neurone, le signal C/ est un signal de commande de l'apprentissage et le signal Z/ est un signal d'initialisation. Le signal X fourni par cette synapse est envoyé sur l'étage sommateur inverseur qui a été décrit plus haut. Les figures 4 C et 4 D représentent un exemple de réalisation d'une synapse non modifiable ou permanente elle peut être constituée par une diode 21 et représentée symboliquement comme représenté à la figure 4 D. Le déclenchement de la synapse de la figure 4 A correspond à la séquence décrite par le graphe de Pétri de la figure 5. Au départ, le signal Z place la synapse dans l'état valide, c'est-à-dire que le signal de sortie de la synapse est la recopie du signal afférent E connecté à son entrée. La transition de cette synapse de l'état valide à l'état invalide s'effectue selon la séquence suivante - état initial : synapse valide (état 1) - C actif : la synapse passe provisoirement à l'état invalide (état 2) - si le signal C retourne à l'état inactif alors que E est inactif ou que Z est actif, la synapse redevient valide (état 1) - si le signal C retourne à l'état inactif alors que E est actif et que Z est inactif, l'état invalide devient définitif (état 3). L'apprentissage est alors réalisé. La figure 6 A décrit un circuit de commande de l'apprentissage d'un neurone de type N. Ce circuit reçoit en entrée le signal INIT, les signaux logiques Al et A2, et la sortie N ( 1 ' état) du neurone éventuellement par l'intermédiaire d'un filtre passe-bas 31 afin de se garantir contre des états transitoires au moment de la compétition entre les neurones. Il délivre en sortie le signal logique C de commande de l'apprentissage, et le signal logique Z, signaux qui sont distribués sur toutes les synapses modifiables du neurone. L'équation logique du signal C est la suivante C-= (A1.A2/.V) + T avec : V = T/.(V + INIT) (V = 1 : neurone vierge) T=(A1.N) + (A2..T) L'équation logique du signal Z/ est la suivante: Z/ = (INIT + V)/ La commande d'apprentissage envoyée aux synapses du neurone est active lorsque (A1,A2) = (1,0), si le neurone est vierge. Il s'agit alors d'un apprentissage dit de type 1. La commande d'apprentissage est également activée lorsque AI = 1, si le neurone est actif (apprentissage de type 2). Dans ce cas, la commande reste maintenue après la désactivation de Al, jusqu'à ce que A2 repasse à zéro. La figure 7 indique les actions effectuées par le circuit de commande de l'apprentissage en fonction des signaux Al et A2. La figure 8 représente le schéma complet d'un neurone de type N, intégrant les éléments décrits cidessus : synapses permanentes, synapses modifiables, étage amplificateur-inverseur similaire au schéma de base, circuit de commande de l'apprentissage. Chaque domaine d'exclusion comporte un nombre important de neurones d'un premier type N qui vient d'être décrit ci-dessus chaque domaine d'exclusion comporte également un neurone d'un deuxième type G dont la figure 9 représente le schéma synoptique complet. Conformément à l'invention, ce neurone de type G reçoit une synapse de chacun des neurones de type N de son domaine d'exclusion, à savoir N1, .2..., NN et des synapses provenant des neurones du même type G des autres domaines d'exclusion, à savoir G2, G3...,GN. Les synapses provenant des neurones de type N sont envoyées sur une premier circuit sommateur 21 suivi d'un amplificateurinverseur 22 du type décrit plus haut ; de même les synapses provenant des neurones de type G des domaines extérieurs sont envoyées sur un deuxième sommateur 23 dont la sortie est envoyée sur un amplificateur-inverseur 24. Les signaux fournis par ces deux amplificateurs sommateurs sont envoyés sur un circuit logique ET 25 qui fournit en sortie un signal G.Ce signal G est envoyé sur un circuit 26 générateur de signaux d'apprentissage Ai et A2 et sur un circuit 27 générateur d'un signal d'inhibition H qui reçoit par ailleurs le signal de sortie du sommateur 24. La figure 10 A représente un exemple de réalisation du circuit générateur du signal d'inhibition H. Le signal de sortie G du circuit logique 25 est envoyé sur un inverseur 31 dont la sortie est envoyée sur un circuit temporisateur 32 introduisant une temporisation T2 ; le circuit provenant de l'amplificateur sommateur 24 des signaux des synapses reliées aux neurones G des autres domaines est envoyé sur un inverseur 33 dont le signal de sortie est envoyé directement et par l'intermédiaire d'un circuit temporisateur 34 introduisant une temporisation T1 sur un circuit logique ET 35 dont la sortie est envoyée sur un circuit logique 36 qui reçoit par ailleurs le signal issu du circuit de temporisation 32 et fournit à sa sortie le signal d'inhibition H. Il en résulte que le signal H est obtenu en effectuant un "ET" logique prenant en compte trois signaux : la somme logique des signaux de type G, cette mêm somme retardée d'un temps T1 et le signal G inversé est retardé d'un temps T2. De cette façon le front montant du signal H est retardé de T1 par rapport au front montant d'une des entrées de type G et de T2 par rapport au front descendant du signal G de sortie du neurone. La figure 10 B représente un exemple de réalisation d'un circuit de génération des signaux d'apprentissage Ai et A2. Les signaux AI et A2 sont obtenus par comparaison de la valeur intégrée VA du signal G par rapport au temps, avec trois valeurs de seuil : VTH1, VTH2, VTH3. A titre d'exemple, cette valeur intégrée peut être fournie par un amplificateur de gain K muni d'une constante de temps T3, dont la fonction de transfert est égale à K.(l+pT3) p étant la variable de Laplace, et K étant supérieur à 1. Le signal- VA est alors connecté sur trois comparateurs référencés respectivement à VTH1, VTH2, VTH3.Les signaux logiques V1, V2, V3 fournis par ces comparateurs définissent quatre domaines pour VA, et permettent, grâce à un codage simple, la génération des signaux logiques Ai et A2 Ai = V2 A2 = V1.V3/ il est également possible, et avantageux dans certains cas, d'effectuer un traitement entièrement logique sur le signal G pour obtenir une grandeur représentative de sa valeur int#égrée, et en déduire la valeur du couple Ai, A2. Un signal d'initialisation "INIT" sert à remettre toutes les synapses de type N à l'état valide et force le couple des signaux Ai et A2 à la valeur zéro. La figure 11 représente l'interconnection de plusieurs neurones N et d'un neurone G, de la manière décrite plus haut, pour former un domaine d'exclusion mutuelle. Le nombre d'éléments d'un domaine est le nombre de neurones de type N qu'il possède. La figure 12 représente symboliquement un domaine d'exclusion mutuelle de trois éléments. La figure 13 A représente le principe de base de la connexion de deux domaines pour former un réseau d'exclusion mutuelle : chaque neurone N émet une synapse inhibitrice modifiable vers chacun des neurones N du domaine adverse, et chaque neurone G émet une synapse inhibitrice non modifiable vers chacun des neurones N et vers le neurone G du domaine adverse. La figure 13 B décrit un autre mode de réalisation des interconnexions d'inhibition des neurones G des domaines extérieurs sur les neurones N d'un domaine considéré. Dans ce mode de réalisation, l'inhibition individuelle des neurones N d'un domaine par le neurone G du domaine adverse est remplacée par une inhibition globale effectuée par le signal H généré par le neurone G de leur propre domaine. Ce signal H représente la somme logique des activités de tous les neurones G des domaines adverses. L'intérêt d'utiliser ce signal intermédiaire est également de permettre à ce niveau un contrôle temporel (T1, T2) : T1 donne la priorité à l'émergence des neurones N par rapport à l'action des neurones G, alors que T2 permet la propagation des contraintes dans un réseau. La figure 14 est une représentation symbolique d'un réseau d'exclusion mutuelle constitué de deux domaines. Les synapses d'entrée d'un neurone lui permettent d'être informé sur l'état des neurones environnants, qui constituent son champ de réception. Par sa sortie, il peut modifier l'état d'autres neurones, qui forment son champ d'action. Le champ de réception d'un neurone de type G est uniquement constitué des neurones de type N de son propre domaine et des neurones de type G des autres domaines du réseau. Son champ d'action couvre tous les neurones des autres domaines connectés, que ce soit directement pour les neurones de type G, ou indirectement pour les neurones de type N (par l'intermédiaire du signal H de chacun des autres neurones G). Le traitement opéré par chaque neurone correspond à la fonction logique NOR. En conséquence, toutes les liaisons entre les neurones sont des liaisons d'inhibition, ce qui donne lieu à une compétition entre les neurones interconnectés (exclusion mutuelle). A l'intérieur d'un domaine, il ne peut y avoir plus d'un neurone actif. L'émergence d'un neurone est définie comme le passage de ce neurone de l'état inactif à l'état actif. Lorsque dans un domaine tous les neurones de type N sont inactifs, on dit que le domaine est insatisfait. Le domaine devient satisfait quand un neurone de type N émerge. Un neurone de type G est actif si son domaine est insatisfait et si aucun des neurones de type G situés dans son champ de réception n'est actif. Lorsque, dans un domaine, la compétition est ouverte entre plusieurs neurones à partir de l'état inactif, le domaine se trouve dans un état métastable qui se résoud par l'émergence d'un seul neurone. Les neurones étant tous quasi-identiques par construction, il est impossible à priori de prédire le neurone victorieux. Cependant, à l'intérieur d'un domaine, l'émergence d'un neurone particulier peut être obtenue par l'inhibition de tous les autres neurones du domaine. Considérons un domaine d'exclusion mutuelle, et un neurone isolé à l'extérieur de ce domaine. Le champ d'action de ce neurone est constitué de tous les neurones de type N du domaine, mais son état ne dépend que de conditions extérieures. On peut établir une association entre ce neurone isolé et un neurone particulier du domaine en rendant invalide la synapse qui relie le second au premier. L'activation du neurone extérieur provoque l'inhibition de tous les autres neurones du domaine et permet l'émergence du neurone particulier. L'action, sur un domaine d'exclusion mutuelle, d'un neurone extérieur à ce domaine, est analogue à une sélection. Une telle sélection est dite individuelle lorsqu'elle inhibe tous les éléments du domaine, sauf un. C'est une sélection groupée lorsqu'elle autorise la compétition entre plusieurs neurones. Si toute émergence est interdite, il y a inhibition totale du domaine. Un domaine d'exclusion mutuelle, à un instant donné, est restreint, s'il est soumis à l'action de neurones extérieurs dont au moins un est actif à cet instant. Le domaine est dit libre dans le cas contraire. Considérons deux domaines d'exclusion mutuelle D1 et D2 connectés entre eux (cf. fig. 13). Avant tout apprentissage, et en l'absence de contraintes extérieures, l'ensemble ainsi formé ne possède pas d'état stable et est le siège d'oscillations couplées ainsi que le montre le chronogramme de la figure 15. En effet, si un neurone NX émerge dans le domaine D1, GI est inhibé, ainsi que tous les neurones N de D2. Il y a alors émergence de G2, qui inhibe tout le domaine D1 par l'intermédiaire de H1. Un neurone NY de D2 peut alors émerger, ce qui provoque l'inhibition de G2 et de tous les neurones N de D1, puis l'émergence de G1 et l'inhibition de tout le domaine D2 par l'intermédiaire de H2, et ainsi de suite... On peut établir une association entre l'élément NX de D1 et l'élément NY de D2 en rendant invalides les synapses qui les relient mutuellement. De cette façon, l'émergence de NX provoque l'inhibition de G1 et de tous les éléments de D2 sauf NY. On aboutit ainsi à un état stable où les seuls neurones actifs sont NX et NY. De multiples associations peuvent être ainsi établies entre des éléments de D1 et D2. Un même élément d'un domaine peut être associé à plusieurs éléments d'un autre domaine. Le rappel associatif est obtenu en provoquant l'émergence d'un élément particulier d'un domaine (par l'action d'un neurone extérieur), et en laissant libre l'autre domaine. Le mécanisme associatif provoque alors dans ce domaine l'émergence d'un élément associé au premier. On distingue deux modes d'apprentissage qui correspondent à deux types de réalisations matérielles - apprentissage supervisé : le réseau est constitué de neurones N et de neurones G ne comportant pas les circuits utilisés pour l'apprentissage. Dans une première version, le réseau de connexion peut être défini en simulation, puis réalisé matériellement avec des synapses permanentes constituées par des diodes. Une autre possibilité consiste à construire un réseau dont les synapses sont des éléments de commutation commandés par un système extérieur. Dans les deux cas, l'apprentissage est supervisé - apprentissage non supervisé ; il est réalisé directement dans le réseau, constitué de neurones munis de tous les circuits d'apprentissage décrits plus haut c'est-à-dire comportant des synapses modifiables.L'apprentissage s'effectue automatiquement sur présentation de configurations correspondant à des "configurations de signaux extérieurs". On décrira dans un premier temps la mise en oeuvre de la mémoire associative, et ensuite le fonctionnement de l'apprentissage non supervisé. La mise en oeuvre de la mémoire associative est décrite ici à partir d'un exemple volontairement très simple. Considérons deux domaines D1 = (Ader, Blériot, Lilienthal, Montgolfier, Wright) D2 = (Clément, Etienne, Louis, Joseph, Orville, Otto, Wilbur) Le réseau d'exclusion mutuelle correspondant comporte autant de neurones de type N que d'éléments (soit 12), et autant de neurones de type G que de domaines (soit 2). Les connexions entre tous ces neurones sont représentés par la matrice de la figure 16, où une case blanche corespond à une synapse valide, et une croix à une synapse invalide. Dans cette matrice, les entrées de chaque neurone sont sur une même ligne, et les sorties de chaque neurone sur une#même colonne. L'action inhibitrice de chaque neurone G sur les neurones du domaine adverse est représentée directement sans faire figurer les signaux H. Les deux domaines sont établis et interconnectés, mais le réseau est encore vierge de toute connaissance et ne possède pas d'états stables. il faut lui donner les informations nécessaires pour que s 'établisse une base de données cohérente, ici sous la forme de couples d'éléments choisis chacun dans un domaine. Dans le cas présent, on peut introduire les associations suivantes Joseph - Montgolfier (1) Etienne- Montgolfier (2) Otto - Lilienthal (3) Clément- Ader (4) Wilbur - Wright (5) Louis - Blériot (6) La prise en compte de ces informations correspond, dans la matrice des connexions, à l'invalidation des synapses qui relient entre eux les éléments d'une même association. Le réseau possède alors autant d'états stables que d'associations enregistrées. La figure 17 indique, pour chaque synapse invalidée, le numéro de l'information associée. Il reste maintenant à mettre en place les entrées nécessaires pour délimiter le champ d'évolution du système. L'entrée El permettra de sélectionner "Ader" dans le domaine D1, l'entrée E2 sélectionnera "Blériot", et ainsi de suite jusqu'à E12 pour "Wilbur" dans D2. Les synapses invalidées par cette opération sont marquées "7" dans la figure 17. On peut également interdire l'émergence de certains éléments, par exemple "Joseph" avec E13, "Etienne" avec E14, "Orville avec E15 et "Wilbur" avec E16 (synapses marquées "8" dans la figure 17). Le réseau d'exclusion mutuelle ainsi programmé est prêt à fonctionner en mémoire associative. L'interrogation consiste à restreindre un domaine ou les deux, et à laisser le réseau trouver par lui-même un état stable. Les questions posées au réseau sont du type : "qutévoque pour vous cette situation ?". Les réponses sont de deux sortes - s'il n'existe aucune association enregistrée compatible avec toutes les contraintes d'entrée, le réseau passe dans un état instable, oscillant entre plusieurs situations satisfaisant tour à tour chaque contrainte - s'il existe une ou plusieurs associations compatibles avec les contraintes, le réseau se stabilise sur l'une d'entre elles. Les autres peuvent être obtenues par éliminations successives. Lorsque toutes les associations possibles ont été éliminées, le réseau passe dans un état instable, identique au cas précédent. Par exemple : - question : "Lilienthal" ? (activation E3) - réponse : "Otto". (émergence N3,Nll) - question : "Montgolfier"? (activation E4) - réponse : "Joseph". (émergence N4,N9) - question : "autre que Joseph"? (activation E4,E13) - réponse : "Etienne". (émergence N4,N7) - question : "autre que Joseph et Etienne"? (activation E4,E13,E14) - réponse : "aucune réponse connue". (état instable) - question : "Wilbur"? (activation E12) - réponse : "Wright". (émergence N12,N5) - question : "Wright autre que Wilbur"? (activation E5,E16) - réponse : "aucune réponse connue". (état instable) L'association "Orville-Wright", encore inconnue du réseau, doit être enregistrée en invalidant les synapses reliant N5 et N10 - question : "Wright autre que Wilbur"? (activation E5,E16) - réponse : "Orville". (émergence N5,N10) Un telle mémoire peut être réalisée à partir d'un réseau de neurones comportant des synapses interruptibles, cVest#à#dire des synapses pouvant être invalidées de manière irréversible et définitive. La réalisation des matrices de connexion décrites ci-dessus est effectuée en coupant les synapses devant être invalidées. Les synapses interruptibles peuvent par exemple être constituées par des connexions fusibles, ou des éléments de commutation commandés par des bascules ou des cellules de mémoire. La figure 18 illustre le régime de propagation de contraintes dans un réseau d'exclusion mutuelle. Cette figure représente un réseau linéaire comprenant trois domaines A, B, C. Appelons respectivement "Ga", "Gb" et "Gc" les neurones "G" de ces trois domaines, et supposons que ce réseau ait appris les configurations Al, B1, Ci" et "A2, B2, C2". En l'absence de toute contrainte, il s'est stabilisé par exemple sur "A1, B1, Ci". Soit une contrainte extérieure inhibant Ai. Dans le domaine A, le neurone A2 ne peut pas émerger, à cause de Bi. Le neurone "Ga" est donc active, et inhibe le domaine B. A2 peut donc émerger, et "Ga" s'éteint.Aucun neurone du domaine B ne peut émerger, puisque B1 est bloqué par A2, et B2 est bloque par Cl. Le neurone "Gb" émerge donc, inhibant le domaine C ; le domaine A, par contre, est protégé de cette action grâce au bloquage du signal "H" pendant un temps T2 après le front descendant de Ga. Le neurone Ci n'étant plus actif, B2 peut émerger en accord avec A2. Gb est désactivé et C2 peut émerger, en accord avec B2. On a ainsi propagé dans le réseau une contrainte qui n'affectait qu'un domaine. Le nouvel état du réseau satisfait de nouveau l'ensemble des contraintes. Ce principe de propagation s'applique également aux réseaux arborescents, permettant ainsi de relier de nombreux domaines en réseaux complexes (figure 19). Le choix du temps T2 est fait en tenant compte de la profondeur à laquelle il est nécessaire de propager les contraintes. Les -figures 20 et 21 illustrent le processus d'apprentissage non supervisé destiné à réaliser une mémoire vive associative. L'apprentissage non supervisé effectue automatiquement la modification des synapses, en réponse aux variations des signaux extérieurs et aux évolutions des autres domaines du réseau. Le mécanisme d'apprentissage est interne à chaque domaine, et agit à chaque fois sur les synapses d'un seul neurone du domaine. Il permet d'assurer, pour toutes les configurations, l'émergence stable d'un neurone "N" dans chacun des domaines du réseau. On distingue deux sortes d'apprentissage non supervisé, selon la provenance des signaux agissant sur le domaine : signaux en provenance du monde extérieur d'une part, et états des neurones des autres domaines d'autre part. Le même mécanisme est-mis en oeuvre dans les deux cas, mais la fonction réalisée est différente l'apprentissage de type 1 réalise une fonction de reconnaissance, alors que l'apprentissage de type 2 effectue la fonction d'association. Apprentissage de tope 1. (voir figure 20) L'apprentissage de type 1 s'opère lorsqu'un domaine est totalement inhibé par un ou plusieurs signaux extérieurs au champ d'action du neurone "G" (signaux provenant du "monde extérieur"). Tous les neurones "N" du domaine sont donc inhibés. Le neurone "G" est activé, et le signal "Va" suit une progression montante, provoquant la génération de la séquence ascendante des signaux "Ai, A2" décrite plus haut, jusqu'à la configuration "1,0" (figure 20). Le circuit de commande de l'apprentissage de chaque neurone vierge génère alors la commande "C/" à destination de toutes ses synapses modifiables, qui deviennent provisoirement invalides. Tous les neurones vierges du domaine entrent en compétition, mais un seul émerge.Pour ce neurone (N1), le signal "V" devient inactif, ainsi que le signal "Z/". Le neurone G redevient inactif, et le couple de signaux "Ai, A2" amorce une séquence descendante. Lorsque sa configuration passe à "1,1", la commande "C/" redevient inactive pour tous les neurones vierges (voir N2), dont les synapses modifiables reprennent leur état antérieur, puisque le front remontant de "C/" survient alors que le signal "Z/" est toujours actif. Au contraire, la commande "C/" est maintenue pour le neurone qui a émergé, jusqu'au retour à la configuration "0,0" pour "Ai, A2".Le front remontant de "C/" se produisant alors que "Z/" est inactif, le neurone place définitivement dans l'état "invalide" celles de ses synapses modifiables qui recevaient un signal afférent actif à ce moment, les autres redevenant valides. La séquence d'apprentissage de type 1 est alors terminée. La configuration présente de signaux extérieurs vient d'être enregistrée par le neurone (N1), et par lui seul. Ce neurone pourra émerger à nouveau à chaque fois que la même configuration d'entrées actives, même incomplète, se présentera. L'apprentissage de type 1 ne se produit qu'une fois pour chaque neurone "N". Lorsque la configuration extérieure change en même temps pour plusieurs domaines d'exclusion mutuelle interconnectés en réseau, l'apprentissage s'effectue de façon séquentielle, un domaine après l'autre, car les neurones "G" s'inhibent mutuellement. Apprentissage de type 2. (voir figure 21) L'apprentissage de type 2 s'opère lorsque le mécanisme associatif, dans une configuration d'entrées particulière, ne trouve pas d'association adéquate entre deux domaines connectés en réseau. Dans chacun de ces domaines, un neurone a enregistré auparavant la configuration des signaux extérieurs par un apprentissage de type 1, et doit à présent associer cette configuration avec l'activité d'un neurone du domaine adverse. Tant que cette association, qui correspond à la coupure des liaisons entre les neurones concernés, n'est pas réalisée, le réseau est le siège d'une oscillation, selon le processus décrit plus haut (voir figure 15). Soient NX et NY respectivement les neurones des domaines D1 et D2 ayant enregistré les configurations respectives des signaux extérieurs arrivant sur ces domaines, par un apprentissage de type 1. Une oscillation s'établit dans laquelle émergent tour à tour G1 et NY d'une part, G2 et NX d'autre part. Dans chaque domaine, le couple de signaux "Al, A2" généré par le neurone "G" décrit une séquence ascendante, à cause de l'oscillation du neurone "G" (voir figure 21). Dans sa progression, cette séquence arrive à la configuration "1,1". Supposons que cela se produise tout d'abord dans le domaine Dl. Lorsque le neurone NX, dans le cours normal de son oscillation, passe à l'état actif, sa commande d'apprentissage est alors enclenchée, et toutes ses synapses encore valides passent dans l'état provisoirement invalide. En particulier, la synapse qui lui vient de NY est invalidée, le neurone NX n'est donc plus inhibé par NY. En revanche, NY est toujours inhibé par NX.L'oscillation entre les deux domaines se poursuit donc sur un autre mode, décrit par le chronogramme de la figure 21, dans lequel le neurone G1 reste à l'état inactif, puisque l'apprentissage est déjà effectué dans son domaine. Le neurone NX remet NY à "O", donc G2 passe à "1" et remet NX à "O". Le neurone NY peut alors émerger et remet G2 à "O", ce qui autorise l'émergence de NX qui remet NY à "O", et ainsi de suite. La poursuite de l'oscillation de G2 permet à la séquence des signaux "Ai, A2" dans le domaine D2 de poursuivre sa progression ascendante, alors que dans le domaine D1 ces signaux ont déjà entamé leur séquence descendante. Cette oscillation se prolonge jusqu'à ce que le même processus s'opère dans le domaine D2, c'est-à-dire que la commande d'apprentissage de NY passe à l'état actif.Toutes les synapses de NY encore valides passent provisoirement dans l'état invalide. Le neurone NY reste alors actif, comme le neurone NX, les neurones G1 et G2 étant tous deux à l'état inactif. L'apprentissage de type 2 est terminé lorsque les commandes d'apprentissage des neurones NX et NY sont repassées à l'état inactif. Les synapses qui relient NX et NY se trouvent donc définitivement dans l'état invalide. On a alors réalisé une coupure symétrique entre NX et NY, et enregistré ainsi l'association entre les configurations de signaux extérieurs respectivement reconnues par NX et NY dans les domaines D1 et D2. Le réseau se trouve dans un état stable, NX et NY étant tous les deux actifs. Par la suite, lorsque le domaine D1 reconnaîtra à nouveau la configuration enregistrée par le neurone NX, l'émergence de NY s'effectuera dans le domaine D2 si celui-ci est laissé libre de contraintes. Cette émergence correspondra à l"'évocation" de la configuration enregistrée par NY.L'apprentissage de type 2 peut s'effectuer plusieurs fois pour chaque neurone "N". Grâce à la structure particulièrement simple du réseau neuronal selon l'invention, il est possible de réaliser des mémoires associatives dont le fonctionnement est fiable ; la procédure d'apprentissage est facile à réaliser et l'on peut donc envisager des applications multiples pour les mémoires associatives conformes à la présente invention. La description ci-dessus nta été fournie qu'à titre d'exemples illustratifs et nullement limitatifs et il est évident que l'on peut y apporter des modifications ou variantes sans sortir du cadre de la présente invention. En particulier, les exemples décrits sont des réseaux câbles mais on peut également prévoir de réaliser les réseaux neuronaux selon l'invention au moins partiellement sous forme de programmes. REVENDICATIONS 1. Réseau neuronal constitué de neurones comportant des synapses d'entrée reliées à un opérateur de sommation, lesdits neurones étant interconnectés entre eux, caractérisé en ce que - il est constitué de neurones à fonctionnement entièrement binaire - l'opérateur de sommation réalise une fonction logique "NON-OU11 telle que sa sortie n'est active que# si toutes ses entrées sont au niveau inactif - les neurones sont regroupés en domaines d'exclusion mutuelle qui comportent plusieurs neurones d'un premier type (N) et un seul neurone d'un second type (G);; - dans chaque domaine d'exclusion mutuelle, les synapses du neurone du deuxième type (G) reçoivent respectivement les signaux de sortie des neurones du premier type (N) du domaine considéré et les signaux de sortie des neurones du deuxième type (G) des domaines interconnectés au domaine considéré ; et - dans chaque domaine d'exclusion mutuelle, les synapses des neurones du premier type (N) reçoivent respectivement les signaux de sortie des neurones du premier type (N) du domaine considéré, les signaux de sortie des neurones du premier type (N) des domaines interconnectés au domaine considéré, au moins un signal d'inhibition provenant des neurones du deuxième type (G) des domaines interconnectés au domaine considéré et des signaux extérieurs. 2 Réseau neuronal selon la revendication 1, caractérisé en ce que les neurones de type (N) sont reliés par une synapse à la sortie de chacun des neurones (G) des domaines interconnectés à leur domaine 3. Réseau neuronal selon la revendication 1, caractérisé en ce que - chaque neurone du deuxième type (G) comporte un circuit générateur du signal d'inhibition (H), ledit circuit étant commandé par le signal de sortie du neurone de type (G) considéré et par les signaux de sortie des neurones du type (G) des domaines interconnectés au domaine considéré ; et - le signal d'inhibition (H) est transmis à chaque neurone de type (N) par une synapse reliée à la sortie du circuit générateur du signal d'inhibition (H) du neurone de type (G) du domaine considéré. 4. Réseau neuronal selon la revendication 3, caractérisé en ce que - chaque neurone du deuxième type (G) comporte un circuit générateur d'une commande d'apprentissage (A1,A2) commandé par le signal de sortie de ce neurone - les neurones du premier type (N) comportent des synapses interruptibles munies d'un circuit de commande associé et un circuit générateur d'un signal de bloquage (Z) et d'un signal d'apprentissage (C), recevant la commande d'apprentissage (A1,A2) fournie par le neurone du deuxième type du domaine considéré, et un signal d'initialisation (INIT) - dans chaque neurone du premier type (N), les signaux de bloquage (Z) et d'apprentissage (C) précités sont envoyés à tous les circuits de commande des synapses interruptibles. 5. Réseau neuronal selon la revendication 4, caractérisé en ce que la commande d'apprentissage est un code binaire réfléchi à deux bits. 6. Réseau neuronal selon la revendication 4, caractérisé en ce que dans chaque neurone du premier type (N), le générateur du signal d'apprentissage (C) reçoit le signal d'initialisation (INIT) et fournit en sortie un signal de bloquage (Z) qui est envoyé à toutes les synapses interruptibles. 7. Procédé de réalisation d'une mémoire associative constituée par un réseau neuronal selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'on réalise un réseau de neurones reliés par des synapses permanentes selon une configuration déterminée. 8. Procédé de réalisation d'une mémoire vive associative constituée par un réseau neuronal selon l'une quelconque des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que, par action au signal d'initialisation, toutes les synapses interruptibles sont mises à l'état valide et que l'on effectue ensuite un apprentissage non supervisé. 9. Procédé de réalisation d'une mémoire associative constituée par un réseau neuronal selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'on réalise un réseau comportant des synapses interruptibles et en ce que l'on effectue un apprentissage supervisé en bloquant des synapses déterminées dudit réseau. 10. Procédé selon la revendication 8 ou 9, caractérisé en ce que chaque synapse interruptible est constituée par un fusible. 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 ou 9, caractérisé en ce que chaque synapse interruptible est un élément de commutation commandé par une bascule. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 ou 9, caractérisé en ce que chaque synapse interruptible est un élément de commutation commandé par une cellule de mémoire.