J'ai construit un Réseau d'Attracteurs Continus avec 3 neurones moteurs qui apprennent à guider les souris vers la nourriture en utilisant la plasticité hebbienne modulée par la récompense. Pas de rétropropagation et pas de SGD. Dans ce cas, au début, le réseau a appris à tourner autour de la nourriture 😯 Le code source est open source. lien dans le commentaire. 36 neurones dans le CAN détectent où se trouve la nourriture, chaque neurone de ce réseau se connecte à chaque neurone moteur. Au début, les connexions sont aléatoires et faibles et elles deviennent plus fortes à mesure que les souris s'approchent et atteignent la nourriture. Le réseau fait cela en gardant une trace des neurones qui ont tiré ensemble pour y parvenir et en renforçant ces connexions. Si cela vous intéresse, jetez un œil à mon projet de réseaux neuronaux à impulsions. Je mettrai également un lien vers cela dans le commentaire.