Une nouvelle étude remet en question l’hypothèse courante selon laquelle la dégradation de la mémoire associative est directement liée à l’altération des synapses.
Traditionnellement, la capacité de la mémoire associative est perçue comme un problème de stockage où les motifs se superposent dans une matrice de poids partagée, entraînant une interférence qui rend leur récupération impossible. Cependant, des mesures directes effectuées sur un modèle de réseau neuronal suggèrent une autre explication.
Un chercheur a développé un réseau d’assemblage binaire clairsemé, permettant de lire précisément l’état des poids synaptiques. Ce modèle, implémenté sur un GPU grand public, comprenait 131 000 neurones et 1,07 milliard de synapses. Les résultats ont montré que, dans la plage testée, la dégradation du rappel n’était pas causée par une dégradation des synapses, contredisant ainsi l’idée reçue.
Cette découverte ouvre de nouvelles pistes pour approfondir notre compréhension des mécanismes sous-jacents à la mémoire et à l’oubli dans les systèmes neuronaux, qu’ils soient biologiques ou artificiels.
Source : Reddit r/MachineLearning