Brevet FR2665968A1 — publié le 19920221

Réseau neural à couches multiples et son procédé de conception. La présente invention a trait à un réseauf neural à couches multiples et à son procédé de conception, et plus particulièrement à un réseau neural à couches multi- ples et au procédé de conception de celui-ci qui peut réa- liser facilement un circuit intégré à très grande échelle d'intégration p Q Ur un réseau-neural à couches multiples. Récemment, dans le domaine de la reconnaissance des formes, des réseaux neuraux qui peuvent-effectuer un traitement parallèle à grande échelle en temps réel ont été introduits En 1988, Hans P Graf et al des laboratoires Bell, ont présenté un réseau neural de reconnaissance de formes dans lequel des amplificateurs ayant leurs entrées et leurs sorties interconnectées par l'intermédiaire d'un dispositif de connexion résistif dans une matrice, consti- tuent les synapses et les neurones du réseau neural, et une paire de commutateurs qui commutent selon les données dans une paire de cellules de mémoire à accès sélectif, pour une interconnexion de neurones. Le présent demandeur a déposé de nombreuses de- mandes un additionneur ( demande américaine NO 07/473 653), un multiplicateur ( 07/473 633), un convertisseur analogique/ numérique ( 07/473 631, 07/473634), un classificateur de modèles ( 07/473 464), etc, qui utilisent un réseau neu- ral possédant des synapses de transistor PMOS ou NMOS, et des neurones de circuits tampons sous la forme de paires en cascade d'inverseurs CMOS Les circuits neuraux classi- ques précités utilisent un modèle de réseau neural à une seule couche et peuvent résoudre seulement des problèmes séparables linéairement, et non ceux qui sont des problèmes inséparables linéairement (problèmes non linéaires) Par conséquent, la plage d'application est extrêmement limitée. Par exemple, un circuit OU exclusif ne peut pas obtenir la solution en utilisant un réseau neural à une seule couche. La limitation d'un réseau neural à une seule couche peut être surmontée grâce à un réseau neural à couches multiples. Il est connu qu'un réseau neural peut apprendre par un algorithme de contre-propagation (cf IEEE ASSP MAGAZINE, Pages 4 à 22, Avril 1987). Il existe davantage de restrictions dans la réa- lisation de circuits neuraux à couches multiples que dans une simulation logicielle avec un calculateur Ceci est d au fait que la réalisation du circuit neural à couches multiples dépend de la technologie d'intégration à très grande échelle courante, et que la réalisation de circuit de valeurs de poids de connexion d'un circuit neural et de fonctions non linéaires n'est pas libre comme dans le cas d'une simulation logicielle Bien que des opérations en nombre réel utilisant une virgule flottante, et un accroissement du nombre de connexions de réseau neural et de noeuds peuvent être accomplis par logiciel, plusieurs problèmes subsistent- pour réaliser ceci en technologie d'intégration à très grande échelle. Un des buts de la présente invention est de proposer un réseau neural à couches multiples possédant des valeurs de poids de connexion entières et une fonction échelon pour résoudre le problème de la technique classi- que. Un autre but de la présente invention est de proposer un procédé de conception de circuit d'un réseau neural à couches multiples afin de concevoir le réseau neural à couches multiples selon la nouvelle règle d'apprentissage. Afin d'atteindre ce but, le réseau neural à couches multiples de la présente invention recevant une entrée à m bits et générant une sortie à N bits comporte un neurone afin de cascader une paire d'inver- seurs CMOS et possédant un noeud de sortie de l'inverseur CMOS précédent parmi la paire d'inverseurs CMOS en tant que noeudde sortie avec inversion de celui-ci et un noeud de sortie de l'inverseur CMOS suivant en tant que noeud de sortie sans inversion; une couche d'entrée possédant m neurones pour recevoir l'entrée à m bits; une couche de sortie possédant N neurones pour générer la sortie à N bits; au moins une couche inaccessible pourvue de n neurones afin de transférer l'entrée reçue de la couche d'entrée à la couche inaccessible directement supérieure ou à la couche de sortie; un groupe synapse d'entrée sur une matrice possédant chaque valeur de poids prédéterminée pour relier chaque sortie de neurones sur la couche d'entrée à chaque neurone de la couche de sortie et au moins une couche inaccessible; au moins un groupe synapse de transfert dans une matrice possédant chaque valeur de poids prédéterminée pour relier chaque sortie de neurones de la couche inac- cessible à chaque neurone de sa couche inaccessible direc- tement supérieure ou de la couche de sortie; et un groupe synapse de polarisation afin de polari- ser chaque noeud d'entrée de neurones des couches inacces- sibles et de la coucheé de -sortie. Ici, le groupe synapse d'entrée, le groupe synapse de transfert et le groupe synapse de polarisation sont constitués par des transistors PMOS et NMOS. Afin d'atteindre l'autre but-, on prévoit un pro- cédé de conception du réseau neural à couches multiples décrit ci-dessus pour recevoir une entrée à m bits et générer une sortie à N bits, qui comporte les étapes suivantes: une première étape d'initialisation de la valeur de poids de connexion du groupe synapse d'entrée une seconde étape de fixation de la valeur d'en- trée à m bits et d'une valeur de sortie désirée à N bits correspondant à la valeur d'entrée une troisième étape d'obtention de la somme des valeurs de poids d'1 entrée sur le noeud d'1 entrée de chaque neurone de la couche de sortie et de génération d'une sortie réelle par une fonction échelon une quatrième étape de comparaison de la valeur de sortie réelle obtenue au cours de la troisième étape, à la valeur de sortie désirée fixée au cours de la seconde étape pour calculer l'erreur et de mémorisation de la varia- tion de la valeur de poids calculée selon la valeur d'erreur une cinquième étape de terminaison d'apprentis- sage si chaque valeur de sortie est égale à sa valeur de sortie désirée, ou si elle ne l'est pas, d'obtention de la somme de la variation mémorisée de la valeur de poids et son addition à chaque valeur de poids courante pour obtenir une nouvelle valeur de poids, après que les se- conde à quatrième étapes ont été effectuées par rapport à 2 mpaires d'nreet de sortie; une sixième étape de réduction de chaque valeur de poids d'un rapport prédéterminé, lorsque la somme de la nouvelle valeur de poids obtenue au cours de la cin- quième étape dans le noeud d'1 entrée de chaque neurone de la couche de sortie se trouve au-dessus d'une valeur prédéterminée; et une septième étape d'utilisation de la couche de sortie en tant que couche inaccessible, d'augmentation de la nouvelle couche de sortie, et de répétition du processus en commençant par la seconde étape en utilisant la sortie de la couche inaccessible et l'entrée initiale en tant que nouvelles entrées, lorsque le résultat désiré n'est pas obtenu après répétition de l'apprentissage jusqu'à la sixième étape par les nombres de fois prédé- terminéS de répétitions. Les buts qui précèdent et autres avantages de la présente invention ressortiront de la description du mode de réalisation préféré de la présente invention en référence aux dessins annexés, sur lesquels: la Figure 1 est un schéma de conception d-'un réseau neural à couches multiples classique; la Figure 2 est un graphique caractéristique d'une fonction sigmoide utilisée au cours de l'apprentis- sage du réseau neural à couches multiples classique; la Figure 3 est un schéma de concept d'un réseau neural à couches multiples selon la présente invention; la Figure 4 est un graphique caractéristique d'une fonction échelon utilisée au cours de l'apprentis- sage du réseau neural à couches multiples selon la pré- sente invention; la Figure 5 Aest un schéma de circuit d'un mode de réalisation du réseau neural à couches multiples selon la présente invention; et la Figure 5 B est un schéma de circuit partiel afin d'expliquer la structure synapse de la Figure 5 A. La présente invention sera décrite ci-après en référence aux dessins annexés. La Figure 1 est un schéma de conception d'un réseau neural à couches multiples général qui est un ré seau prédictif possédant des noeuds d'au moins une couche entre des noeuds d'entrée et de sortie Ces couches supplé- mentaires comprennent des unités ou noeuds inaccessibles qui ne sont pas directement reliés à la fois aux noeuds d'entrée et de sortie Comme représenté sur la Figure 1, le réseau neural à trois couches possède des couches inaccessibles à deux couches Ll et L 2 entre la couche d'entrée LO et la couche de sortie L 3 La couche d'entrée LO possède cinq neurones ou noeuds N 01 à N 05 pour rece- voir des entrées X O à X 4 Les couches inaccessibles Ll et L 2 possèdent chacune trois neurones ou noeuds Nll, N 12, et N 13 et N 21, N 22, et N 23, respectivement, tandis que la couche de sortie L 3 possède également trois neurones ou noeuds N 31,N 32 et N 33 pour générer respectivement des sor- ties Y 0, Y 1 et Y 2 Ici, il faut remarquer que le nombre de neurones de chaque couche est déterminé par le nombre de bits d'entrée et de sortie du circuit du système Les neurones ou noeuds de chaque couche sont reliés à tous les neurones de sa couche inférieure immédiatement précé- dente seulement. Le réseau: neural à couches multiples classique est instruit par l'algorithme d'entraînement à contre- propagation antérieurement connu (BPTA) Le BPTA possède la caractéristique graphique représentée sur la Figure 2 et utilise la fonction sigmoide représentée dans l'équa- tion (I) suivante 1 + expl-( o 0). Cependant, puisque la fonction sigmoide est une fonction exponentielle, la réalisation du circuit est difficle et compliquée. Egalement, lorsqu'une entrée binaire et une fonction échelon sont utilisées, le réseau neural à cou- ches multiples classique peut avoir seulement une valeur par rapport à différentes valeurs d'entrée du fait de la structure de connexion entre couches En résultat, les valeurs d'entrée de couche supérieure ne peuvent pas être discriminées. La Figure 3 est une vue du concept d'un réseau de neuron 2 eà couches multiples selon la présente invention. Le réseau neural à couches multiples de la présente inven- tion est différent du réseau neural à couches multiples de la Figure 1 en ce que les neurones ou noeuds de chaque couche sont reliés à tous les neurones de la couche: d'en- trée immédiate ainsi qu'à ceux de sa couche inférieure directement précédente Puisque d'autres parties de sa structure sont les mêmes que celles de la Figure 1, les mêmes chiffres de référence seront utilisés pour les élé- ments homologues Egalement, l'apprentissage du réseau neural à couches multiples de la présente invention pos - sède la caractéristique graphique représentée sur la Fi- gure 4 et utilise la fonction échelon représentée par l'équation suivante (II): N-1 Yi = lfh( Z Wi Xi O) + 1. i=O fh ( y Wi Xi e): fonction non linéaire à limite fixe G valeur de seuil du noeud de neurone Wi: valeur de poids de connexion par rapport à Xi Xi: entrée Le circuit du réseau neural à couches multiples selon la présente invention est conçu par l'algorithme d'apprentissage comme suit. Etape 1: toutes les valeurs de poids de connexion entre noeuds sont initialisées. Etape 2: une paire d'entrée et de sortie dé- sirée sont présentées à l'entrée et à la sortie Ici, les entrées sont des valeurs binaires à m bits et le nombre total d'entrées est 2 m, et les sorties sont des valeurs binaires à N bits et le nombre total de sorties est 2 Par conséquent, des valeurs de sortie identiques par rap- port à différentes entrées peuvent être obtenues. Etape 3: la somme des valeurs de poids d'entrée en chaque noeud est obtenue et la sortie réelle est générée par la fonction échelon Ici, l'équation (II) est utilisée pour la fonction échelon. Etape 4: la valeur de sortie désirée au noeud de sortie est comparée à la valeur de sortie réelle obte- nue au cours de l'étape 3, en calculant ainsi une erreur, et la variation de la valeur de poids selon l'erreur est mémorisée C'est-à- dire que l'erreur o T est égal au nombre d'apprentissages. Etape 6: lorsque la somme de la nouvelle valeur de poids WT par rapport à chaque entrée de noeud se trouve au-dessus d'une valeur déterminée M, les valeurs de poids WT sont réduites à un taux prédéterminé C'est-à- dire que la valeur de poids WT est réduite par l'équation suivante WT' =WT x M (III) en supposant que i WT > M et o WT' est la valeur de poids obtenue après que les T processus d'apprentissage ont été effectués. Etape 7: si les étapes précédentes (à partir de l'étape 2) ont été répétées le nombre de fois prédé- terminé avec une nouvelle valeur de poids WT et sans atteindre le résultat désiré, la couche de sortie courante devient une couche inaccessible, la nouvelle couche de sortie est incrémentée et ensuite le processus est répété (en commençant par l'étape 2) en utilisant l'entrée ini- tiale conjointement avec la sortie des couches inaccessi- bles directement précédentes en tant que nouvelle entrée de la nouvelle couche de sortie. Ainsi, l'apprentissage est effectué par un appren- tissage à une seule couche, et si la valeur de sortie désirée est correctement obtenue, l'apprentissage prend fin Cependant, si l'apprentissage a été répété le nombre prédéterminé de fois, et si le résultat est encore incor- rect, une couche est alors ajoutée Dans la nouvelle couche ajoutée, l'entrée initiale et-la sortie réelle incomplète de la couche inaccessible directement suivante sont utili- sées en tant que nouvelles entrées, et l'apprentissage est répété pour la couche suivante A cet instant, la couche de sortie pour le premier apprentissage est changée pour jouer le rôle d'une couche inaccessible Ainsi, dans la couche suivante, l'apprentissage est répété en utilisant le même procédé que l'apprentissage de la couche précédente, mais avec davantage d'entrées par le nombre de sorties de la couche inaccessible directement inférieure Au cours du processus d'apprentissage, chaque fois qu'une entrée est ajoutée, la variation de la valeur de poids est mémo- risée Après que toutes les entrées ont été appliquées, la somme des variations des valeurs de poids totales est ajoutée à la valeur de poids, en obtenant ainsi une nouvelle valeur de poids. Ici, la somme de la valeur de poids à comparer à un neurone est supérieure à la valeur prédéterminée M, l'équation (III) est appliquée par rapport à chaque valeur de poids pour les réduire à un taux prédéterminé, limitant ainsi la somme des valeurs de poids à l'intérieur de la valeur M. Un mode de réalisation d'un réseau neural à couches multiples conçu par rapport à des entrées et des sorties particulières grâce à un tel apprentissage est représenté sur la Figure 5 A Comme représenté sur la Figure A, le réseau neural à couches multiples est réalisé avec un inverseur CMOS, et des transistors PMOS et NMOS. Sur la Figure 5 A, un circuit neural à trois couches pos- il sède une entrée à cinq bits et une sortie à trois bits. Ainsi, une couche d'entrée LO possède cinq neurones N 01 à N 05, et deux couches inaccessibles Ll et L 2 possèdent chacune trois neurones Nll, N 12 et N 13, et N 21, N 22 et N 23, respectivement, tandis qu'une couche de sortie L 3 possède également trois neurones N 31, N 32 et N 33 Ici, chaque neurone de chaque couche est un montage en cascade d'une paire d'inverseurs CMOS INT 1 et INT 2 comme représenté sur la Figure 5 B, et est réalisé avec un circuit tampon o un noeud de sortie de l'inverseur CMOS précédent INT 1 est un noeud de sortie avec inversion NDB et le noeud de sortie de l'inverseur CMOS suivant INT 2 est un noeud de sortie sans inversion ND La synapse pour relier chaque neurone d'une couche d'entrée et chaque neurone d'une cou- che de sortie est constituée de transistors PMOS et NMOS par le procédé suivant. Si l'apprentissage obtient un poids de connexion final qui est positif, et si le neurone d'entrée IN reçoit un signal logique haut (valeur de bit = 1), l'amplitude de connexion correspondante sous la forme d'une première tension d'alimentation (par exemple la tension d'alimen- tation Vcc) est appliquée au noeud d'entrée IND du neurone de sortie ON par l'intermédiaire du transistor PMOS B dont la grille est commune avec le noeud de sortie avec inversion NDB, et pour des valeur de poids de connexion négatives, la connexion se fait à une seconde tension d'alimentation (par exemple la masse ou Vss) par l'inter- médiaire du transistor NMOS C dont la grille est commune avec le noeud de sortie sans inversion ND De façon con- verse, lorsque le neurone d'entrée reçoit un signal logique bas (valeur de bit d'entrée = 0) et que le poids de connexion est positif, l'amplitude de connexion est sous la forme de la tension d'alimentation Vcc appliquée par l'intermédiaire du transistor PMOSA dont la grille est également commune au noeud de sortie sans inversion ND, tandis que pour des poids négatif, l'amplitude de connexion est un potentiel de masse ou égal à la seconde tension d'alimentation Vss, et est appliquée par l'inter- médiaire du transistor NMOSD dont la grille est reliée au noeud de sortie sans inversion NDB. Si la valeur de poids de connexion est " 0 ", aucune connexion n'est faite, indépendamment de l'état logique du bit d'entrée. En utilisant ce procédé, un groupe de synapse d'entrée 51 et des groupes de synapse de transfert 52 et 53 de la Figure 5 A sont constitués de transistors PMOS et NMOS Ici, chaque neurone de la couche d'entrée LO est relié à chaque noeud d'entrée de chaque neurone des deux couches inaccessibles Ll et L 2 et de la couche de sortie L 3, par l'intermédiaire du groupe de synapse d'en- trée précité 51 en matrice Chaque neurone de la couche inaccessible Ll est relié à chaque noeud d'entrée de neu- rone de sa couche inaccessible immédiatement suivante L 2 par l'intermédiaire du groupe de synapse de transfert 52 de la matrice De façon similaire, chaque neurone de la couche inaccessible L 2 est relié à chaque noeud d'en- trée des neurones de la couche de sortie L 3, par l'inter- médiaire du groupe de synapse de transfert 53 en matrice. Egalement, tous les noeuds d'entrée de neurones des deux couches inaccessibles Ll et L 2 et de la couche de sortie L 3 représentés sur la Figure 5 A sont polarisés à la seconde tension d'alimentation Vss ou GND par l'in- termédiaire de chaque groupe de synapse de polarisation 54 Puisque le groupe de synapse de polarisation 54 po- larise le noeud d'entrée de chaque neurone à la seconde tension d'alimentation Vss ou GND lorsque l'entrée n'est pas appliquée et ainsi polarise chaque sortie de neurone à " O ", le groupe de synapse de polarisation 54 est constitué d'un transistor NMOS, dans lequel la première tension d'alimentation Vcc est appliquée à la grille, le drain est relié au noeud d'entrée de chaque neurone, et la se- conde tension d'alimentation (Vss ou GND) est appliquée à la source Ici, le transistor NMOS pour une synapse de polarisation présente un rapport géométrique (largeur de canal (W)/longueur du canal (L)) pour avoir une amplitude de connexion équivalente à la valeur de poids unité Par exemple, lorsque le rapport W/L du transistor NMOS est 2 iim/2,um en tant que valeur de poids unitaire, le rapport W/L du transistor PMOS devient 5 Igm/2 jim Celui-ci est fixé en considérant le rapport de mobilité d'un électron par rapport à un trou et chaque valeur de poids est un multiple de la valeur de poids unitaire; ce nombre étant un entier Ainsi, le terme "+ 1 " dans l'équation (II) est une constante en considérant la valeur de synapse de po- larisation. Le mode de réalisation appliquant le réseau neural à couches multiples de la présente invention tel que décrit ci- dessus à l'additionneur complet à deux bits et au circuit de génération d'onde sinusoïdale est comme suit. Mode de réalisation I Additionneur complet à deux bits Lorsque la valeur maximum M de la somme de valeurs de poids de chaque noeud est 20 et 40, et que le nombre d'apprentissages est 300 et 500, les nombres de couches sont comme représenté au tableau 1 et le résultat est indiqué sur la liste 1. Tableau l LISTE l Le nom du fichier d'entrée est "a" Le type de connexion est 2 Somme de poids maximum = 20 Nombre d'apprentissages = 300 Valeur de poids initiale = O Le poids maximum est utilisé Le pourcentage affiché est une unité variable Le poids delta est non initialisé entrée/sortie 0 O O 0 1 C) O O 1 O 00 1 1 O 0 1 0 0 O O1 O 1 O 0 1 1 0 OO 1t 1 O 1110 0 1 0 C} O 0 1 001 1 00101 1 O 1 O 01 01 1 0 1 1001 01 1O t 01 11 0 01 11 1 1 0 0 O 1 t O O 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 01 O 1 1 011 0 11 1 1 1 O O 1100 1 1 0 1 101 1 11 1 01 0 1 1 0 11 1 1 1 1 1 (Pourcentaqe d' erreur) 3 % 3 % 15 % 18 % 25 % 26 % % 21 % 21 X 25 % 21 % 21 % % 21 % 25 % 25 % 21 % 28 % 21 % 28 % 25 % 21 % 21 % 28 % 28 % 25 % 25 % 21 % 21 % 25 % % 21 % 21 % 21 % 25 % 25 % 21 % 21 % 25 % 21 % 21 % 28 % 21 % 25 % 25 % 21 % 28 % 28 % 28 % 25 % 21 % 21 % 28 % 25 % % 25 % 21 % 21 % 25 % 25 % 21 % 21 % 21 % 25 % 25 % 21 % 21 % 25 % 28 % 28 % 28 % 25 % % 21 % 256 % 21 % 21 % 28 % 28 % 25 % % 21 % 21 % 21 % 21 % 25 % 28 % 25 % % % 21 % 21 % % % % 21 % % % 21 % % % 21 % % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % % 21 % 28 % 28 % 21 % 21 % % 21 % 28 % 28 % 26 % % 28 % 28 % % 28 % % % 28 % 28 % % % 21 % 28 % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % % 21 % 28 % 28 % % % 28 % 28 % Valeur 01 1 0 1 1 O 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 O 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 O 1 1 0 1 1 O 1 t 1 1 t 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 t 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 O 1 1 O 1 1 1 1 1 O 1 1 1 t 1 1 1 1 1 21 % 28 % 28 % 28 %-28 % 25 % 28 % 25 % 21 % % 25 % 21 % % 21 % 28 % 28 % 28 % 25 % 28 % 25 % 21 % % 21 % 21 % % 21 % 25 % 21 % 28 % 25 % 28 % 25 % 25 % % 21 % 21 % % 21 % 21 % % % % 21 % % % 21 % 21 % 21 % % 21 % 21 % 21 % % 21 % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 25 % 21 % 21 % 21 % 28 % 21 % 28 % 21 % 25 % % 25 % 21 % % 21 % 28 % 28 % % % 28 % 28 % % % 21 % h (sortie réelle) numéro couche = O 3 4 3 3 i 4 4 4 4 4 j ENTREE " 1 " -1 -1 5 5 5 J 21 % % % % 21 % % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % % 21 % 28 % 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53 % 43 % 56 % 43 % % 37 % % % 34 % 59 % % 37 % % 53 % 59 % % % 46 % 59 % 34 % 59 % 53 % % 28 % % 31 % 43 % 71 % % 59 % 34 % 68 % 56 % % % % % % % 53 % 43 % 59 % 43 % % 46 % 28 % 59 % 46 % % % 34 % 46 % % 43 % 56 % 34 % 46 % 31 % 34 % 53 % 46 % 62 % 46 % 56 % % 56 % 46 % % % 43 % 68 % 3 % 46 % % 46 % 56 % 59 % 59 % 59 % 56 % 59 % 59 % 46 % 59 % 56 % 31 % 53 % 59 % 43 % 50 % 43 % 71 % 53 % 46 % % 31 % 56 % 31 % 56 % 46 % % 43 % 53 % valeur 01 1 0 1 1 1 00 0 1 1 1 10 0 11 1 00 1 10 1 O O 1 O O 1 00 1 1 O 1 1 1 de 46 % 53 % 50 % % 62 % 59 % 68 % 71 % 56 % 34 % 46 % 53 % % 53 % 53 % % 46 % 43 % % 56 % 65 % 46 % 62 % 46 % 62 % 68 % % 46 % % 46 % 31 % % 46 % 43 % 53 % 53 % 31 % 59 % 28 % % 53 % 62 % 59 % 66 % 43 % % 50 % 53 % 68 % 25 % 56 % 62 % 62 % 59 % 68 % 59 % 62 % 46 % 59 % 59 % 28 % 31 % 43 % 53 % 62 % 68 % 65 % 56 % 50 % 43 % 31 % 46 % 46 % 59 % 62 % 46 % 50 % 59 % 59 % 68 % h couche = 1 3 2 2 3 2 1 1 -5 3 1 1 -6 poids 2 -5 -2 -3 -1 -4 -2 -2 -1 -2 -2 -3 -2 -1 -5 -1 6 -2 4 0 O 1 2 1 -1 0 O 0 O 0 1 % 43 % 28 % 62 % 53 % 56 % 43 % % % numéro nouveau point 0 O O O O O O O 0 O O 0 1 0 1 0 0 O O 1 O 0 1 0 O O 0 I 1 O 1 0 0 0 1 O 0 0 1 O 0 0 1 O 1 0 1 1 O O 1 I0 O 1 t 0 O 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 O l o 01 0 1 O 0 1 O 1 0 O 1 O 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 O 1 1 1 1 1 1 0 1 O O O O 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 o 0 1 O O I 1 1 O O t 1 1 O O 1 O I 0 0 1 O O 1 O I O 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 I 1 O I 1 0 O 0 1 0 0 1 1 O 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 O O I 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 O 1 1 1 O 1 1 1 0 1 t I t 0 1 1 O I 1 1 I 1 1 1 1 3 % 25 % 46 % 56 % 46 % 6 56 % 62 % 62 % 56 % 50 % 50 % 59 % 62 % % 56 % 62 % 71 % 560 71 X 65 % 56 X 40 % 62 % 56 % 71 X 71 % 62 % 71 % 56 % 62 % 71 % 62 % 71 % 68 % 56 % 56 % 71 % 56 % 71 % 71 % 68 % 59 % 71 X 71 % 59 % 62 % 68 % 68 % 43 % 65 % 62 i 50 % 71 % 65 % 71 % 56 % 71 % 68 % 56 % 68 % t 1 % 71 X 71 % 59 % 71 % % 78 % 71 X 56 % 71 % 59 % 50 % 68 % 62 % 53 % 25 % 46 % 71 % 68 X 81 % 65 % 59 % 68 % 56 % 71 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1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 % 21 % 21 % 28 % % 2 t% 21 % % % % % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % % 28 % 28 % 28 % ; 28 % 28 % % 21 % 28 % % 21 % 21 % 28 % % 21 X 21 % 1 01 0 O 0 01 0 10 0 11 % 18 % 21 % 25 % % 25 % % 219 % 21 % 21 % 21 % % 21 % 26 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 25 % 21 % 21 % 21 % 28 % 21 % 28 % 21 % 25 % 26 % 25 % 21 % 28 % 28 % 28 % 28 % 25 % % 25 % % 21 % 28 % 28 % 28 % 25 % X 21 % % 21 % 21 t 28 % 28 % 25 % % 21 I 21 % 21 % 21 % 25 % 28 % 25 % 2 % 25 % *21 % 21 % 21 % 25 % % 25 % % 21 % 26 % 21 % 21 % 21 % % 21; 1 O O 1 0 1 1 0 1 1 1 0 25 21 21 % 21 % 28 % 21 % 28 % 28 % 21 % 28 % 2 5 21 % 25 % 25 % % 25 % 21 % 21 % 28 % 28 % 28 % 28 % 25 % 28 % 25 % 21 % 256 25 % 21 % % 21 % 28 % 28 % 28 % 25 % 28 % 25 % 21 % % 21 % 21 % % 21 % 25 % 21 % 286 255 28 % 265 % 25 % % 21 % 21 % 21 % 21 % 25 % 21 % 25 % 25 % 28 % 25 % 21 % % 25 % 21 % 21 % 21 % 21 % 21 % 25 % 21 % % 25 % 21 % % 21 % 21 % % 21 % 21 % 21 % 21 X 25 % % 21 X 21 % 26 % 21 % 28 % 21 X 21 X 28 % 21 % 21 X 255 21 % 25 % 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Tableau 2 i sages 300 I 500 I r \Nombre d'apprenti sages IM \ l t y___ _ + ___+_ I 20 I 4 4 1 2 I 3 I 2 l Liste II Nom fichier d'entrée est "s" Type connexion est 2 Somme poids max = 20 Nombre apprentissages = 300 Valeur poids initiale = 0 Poids maximum est utilisé Pourcentage affiché est une unité variable Poids Delta non initialisé entrée/sortie 0 o O o 00 00 00 0 O O1 00 1 1 o O 1 O 0101 0 O 1 1 1000 0 1 O O I o 1 O 1 O 1 1011 o 1 1 0 1101 0111 1110 1000 1111 1001 1111 (Pourcentage d'erreur) % 10 % 10 % 30 % 30 % 50 % 20 % 30 % 30 % 50 % 30 % 40 % 40 % % 40 % 50 % 60 % 50 % 40 % 60 % 40 % 40 % 60 % 60 % 40 % 50 % OOOOOOOOO Oo O Oc Oo OOOQOOO ooo O Oooooooo O Oooooo Coo 0 CC 000 o O ooooo 0000 ooo 00 O ça:W+q"e+t*"*Xq* ">Q> l o (O) Co (O to C àeweee à e akeàQ* eseeaẻ xàexweae àaex OOOOOCOOOOOOOOOOOOOOOOC O O C O O 00 O, O c> O 00 O OO OOO S ID e ui le W O k') LOL U> > Lae U> e to a, MD Usti C 10 D O o o O O CO 00 o O O O Oo OOO Oo, 0 00 00 O e âz àz àzeà; âe e eàt e Rel e ae e ae te tea O O O) OC O OC> O a O O O O O O O O C) O Ca 0 o C: O C o o o o o O, o 1 oo CD O o Ln O CD in g) o " > -t d:> " LO 1 9 o to LO &O Co to "> ze e e àe x *ae be* e* e ee x e a * e o O O O O O CDO OO O: o o o O o o o Oo Ln ta 1 J o> D toCO LC u) & e * àt àk be àt z e ae àz Xee e e àat e OO C) G OD O OCD C> OO OO OO O OO 4 O> OO -db St le> um IL, LO t> to &C *t 14 o &O u-:> -UD m axà ee àeee wea e a àe àt * e àkea X e ) O O C: O O> O O O O 4 NZ AD W) C O St 4 Ot & U) ; 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au moins un groupe synapse de transfert (Sl, 52) dans une matrice possédant chaque valeur de poids prédéter- minée pour relier chaque sortie de neurones de la couche inaccessible à chaque neurone de sa couche inaccessible directement supérieure ou de ladite couche de sortie (L 3); et un groupe synapse de polarisation ( 54) afin de polariser chaque noeud d'entrée de neurones de ladite au moins une couche inaccessible et de ladite couche de sortie (L 3). 2 Réseau neural à couches multiples selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit groupe synapse d'entrée (Sl) applique des tensions d'alimentation à chaque noeud d'entrée de neurones de ladite couche de sortie (L 3) et de ladite au moins une couche inaccessible de telle manière que, lorsqu'une valeur de bit d'entrée reçue dans chaque neurone de ladite couche d'entrée (LO) est " 1 ", si une valeur de poids de connexion est positive, une première tension d'alimentation est appliquée avec une amplitude de connexion de ladite valeur de poids de connexion par l'in- termédiaire d'un transistor PMOS dont la grille est reliée à chaque noeud de sortie avec inversion de neurone de ladite couche d'entrée (LO) et, si une valeur de poids de connexion est négative, une seconde tension d'alimentation est appli- quée avec une amplitude de connexion de ladite valeur de poids de connexion par l'intermédiaire d'un transistor NMOS dont la grille est reliée à chaque noeud de sortie sans inversion de neurone de ladite couche d'entrée (LO), lorsqu'une valeur de bit d'entrée est " O ", si une valeur de poids de connexion est positive, une première tension d'alimentation est appliquée avec une amplitude de connexion de ladite valeur de poids de connexion par l'intermédiaire d'un transistor PMOS dont la grille est reliée à chaque noeud de sortie sans inversion de neurone de ladite couche d'entrée (LO), et si une valeur de poids de connexion est négative,-une seconde tension d'alimentation est appliquée avec une amplitude de connexion de ladite valeur de poids de connexion par l'intermédiaire d'un transistor NMOS dont la grille est reliée à chaque noeud de sortie avec inver- sion de neurone de ladite couche d'entrée (LO), et lorsque ladite valeur de bit d'entrée est " 1 " ou " O " et une valeur de poids de connexion est " O ", aucune connexion n'est effectuée, et en ce que ledit groupe synapse de transfert est constitué de transistors PMOS et NMOS afin de relier chaque noeud de sortie avec et sans inversion de neurone de couche inacces- sible à chaque noeud d'entrée de neurone de la couche de sortie (L 3) ou de la couche inaccessible directement supé-: rieure desdites couches inaccessibles (Li, L 2) selon le même procédé que ledit groupe synapse d'entrée ( 51). 3 Réseau neural à couches multiples selon la re- vendication 2, caractérisé en ce que ledit groupe synapse de polarisation ( 54) est constitué par un transistor NMOS dont la grille est reliée à ladite première tension d'ali- mentation pour polariser le noeud d'entrée de chaque neu- rone de ladite couche de sortie (L 3) et de ladite au moins une couche inaccessible à la seconde tension d'alimenta- tion en tant qu'amplitude de connexion d'une valeur de poids unitaire. 4 Réseau neural à couches multiples selon la re- vendication 3, caractérisé en ce que l'amplitude de connexion de chaque valeur de poids desdites synapses est déterminée par un rapport géométrique d'un transistor MOS (largeur de canal/longueur de canal). 5 Réseau neural à couches multiples selon la re- vendication 1, caractérisé en ce que chaque valeur de poids desdites synapses est un entier. 6 Réseau neural à couches multiples selon la re- vendication 1, caractérisé en ce que la somme totale de valeurs de poids de synapses connectées à chaque noeud d'entrée de neurone de la couche de sortie (L 3) ou de la- dite au moins une couche inaccessible est inférieure à la valeur d'entrance de l'inverseur CMOS précédent dudit neurone. Dans le réseau neural à couches multiples re- 7 cevant une entrée à m bits et générant une sortie à N bits, comportant: un neurone afin de relier en cascade une paire d'inverseurs CMOS et possédant un noeud de sortie de l'in- verseur CMOS précédent parmi ladite paire d'inverseurs CMOS en tant que noeud de sortie avec inversion de celui-ci et un noeud de sortie de l'inverseur CMOS suivant en tant que noeud de sortie sans inversion; une couche d'entrée (LO) possédant m neurones pour recevoir ladite entrée à m bits; une couche de sortie (L 3) possédant N neurones pour générer ladite sortie à N bits; au moins une couche inaccessible (Ll, L 2) pourvue desdits N neurones afin de transférer l'entrée reçue de ladite couche d'entrée (LO) à la couche inaccessible directement supérieure ou de ladite couche de sortie (L 3); un groupe synapse d'entrée ( 51) dans une matrice possédant chaque valeur de poids prédéter- minée pour relier chaque sortie de neurones sur ladite couche d'entrée(LO) à chaque neurone de ladite couche de sortie (L 3) etde ladite au moins une couche inaccessible; au moins un groupe synapse de transfert (Sl, 52) dans une matrice possédant chaque valeur de poids prédéterminée pour relier chaque sortie de neurone de la couche inacces- sible à chaque neurone de sa couche inaccessible directe- ment supérieure ou de la couche de sortie (L 3); et un groupe synapse de polarisation ( 54) afin de polariser chaque noeud d'entrée de neurones desdites couches inac- cessibles (Ll, L 2) et de ladite couche de sortie (L 3), le procédé de conception de circuit d'un ré- seau neural à couches multiples caractérisé en ce qu'il comporte: une première étape d'initialisation de la valeur de poids de connexion dudit groupe synapse d'entrée (S); unedeuxième étape de fixation deladite valeur d'en- trée à m bits et d'une valeur de sortie désirée à N bits correspondant à la valeur d'entrée; une troisième étape d'obtention de la somme des valeurs de poids d'entrée sur le noeud d'entrée de chaque neurone de ladite couche de sortie (L 3) et de génération d'une sortie réelle par une fonction échelon; une quatrième étape de comparaison de la valeur de sortie réelle obtenue au cours de ladite troisième étape, à ladite valeur de sortie désirée fixée au cours de la se- conde étape pour calculer l'erreur, et de mémorisation de la variation de la valeur de poids calculée selon la valeur d'erreur; une cinquième étape de terminaison d'apprentis- sage si chaque valeur de sortie est égale à sa valeur de sortie désirée, ou si elle ne l'est pas, d'obtention de la somme des variations mémorisées de la valeur de poids et son addition à chaque valeur de poids courante pour obtenir une nouvelle valeur de poids après que lesdites deuxième à quatrième étapes ont été effectuées par rapport à 2 m paires d'entrée et de sortie; une sixième étape de réduction de chaque valeur de poids d'un rapport prédéterminé, lorsque la somme de la nouvelle valeur de poids obtenue au cours de ladite cinquième étape dans le noeud d'entrée de chaque neurone de ladite couche de sortie (L 3) se trouve au-dessus d'une valeur prédéterminée; et une septième étape d'utilisation de ladite couche de sortie (L 3) en tant que couche inaccessible, d'augmen- tation de la nouvelle couche de sortie, et de répétition du processus en commençant par ladite seconde étape en utilisant la sortie de la couche inaccessible immédiatement inférieure et l'entrée initiale en tant que nouvelles entrées, lorsque le résultat désiré n'est pas obtenu après répétition de l'apprentissage jusqu'à la sixième étape par les nombres de fois prédéterminés de répétitions. 8 Procédé de conception de circuit d'un réseau neu- ral à couches multiples selon la revendication 7, caracté- risé en ce que ladite fonction échelon est donnée par l'expression numérique suivante: N-1 Yi = 1 Efh ( Wi Xi G) + 1 i=l fh: fonction non linéaire à limite fixe Wi: valeur de poids Xi: entrée Yi: sortie G: valeur de seuil de neurone de couche de sortie 9 Procédé de conception de circuit d'un réseau neural à couches multiples selon la revendication 7, ca- ractérisé en ce qu'au cours de l'étape 6, lesdites nouvel- les valeurs de poids sont réduites par l'expression numérique suivante: M W= W x T 5 ' WT w T WT: nouvellevaleur de poids obtenue après T fois apprentissages WT: somme de valeur de poids appliquée au noeud de sortie de neurone de la couche de sortie (L 3) M: valeur d'entrance de neurone de couche de sortie (constante)