le mot $x^b$ devrait \og sembler ne plus dépendre\fg{} de $x^0$.
On peut penser à exploiter une de ces fonctions $G_f$
comme un générateur aléatoire.
-Enfin, un bon générateur aléatoire se doit de
-fournir des nombres selon une distribution uniforme
+
+Ce chapitre présente une application directe
+de la théorie développée ci-avant
+à la génération de nombres pseudo aléatoires.
+
+
La suite de ce document donnera
une condition nécessaire est suffisante pour que
cette propriété soit satisfaite.
-Cette section présente une application directe de la théorie développée ci-avant
-à la génération de nombres pseudo aléatoires.
On présente tout d'abord le générateur
basé sur des fonctions chaotiques (section~\ref{sub:prng:algo}),
puis comment intégrer la contrainte de distribution uniforme
\begin{algorithm}[h]
%\begin{scriptsize}
\KwIn{une fonction $f$, un nombre d'itérations $b$,
-une configuration initiale $x^0$ ($n$ bits)}
-\KwOut{une configuration $x$ ($n$ bits)}
+une configuration initiale $x^0$ (${\mathsf{N}}$ bits)}
+\KwOut{une configuration $x$ (${\mathsf{N}}$ bits)}
$x\leftarrow x^0$\;
-$k\leftarrow b $\;
%$k\leftarrow b + \textit{XORshift}(b+1)$\;
-\For{$i=1,\dots,k$}
+\For{$i=1,\dots,b$}
{
-$s\leftarrow{\textit{Random}(n)}$\;
+$s\leftarrow{\textit{Random}({\mathsf{N}})}$\;
%$s\leftarrow{\textit{XORshift}(n)}$\;
-$x\leftarrow{F_{f_u}(s,x)}$\;
+$x\leftarrow{F_{f_u}(x,s)}$\;
}
return $x$\;
%\end{scriptsize}
Celui-ci prend en entrée: une fonction $f$;
-un entier $b$, qui assure que le nombre d'itérations
-est compris entre $b+1 $ et $2b+1$ (et donc supérieur à $b$)
+un entier $b$, qui est le nombre d'itérations à effectuer entre deux sorties
et une configuration initiale $x^0$.
Il retourne une nouvelle configuration $x$ en appliquant
-la fonction $F_{f_u}$ vue au chapitre~\ref{chap:carachaos} et correspondant
+la fonction $F_{f_u}$ (équation~\ref{eq:iterations:unaires}
+vue au chapitre~\ref{chap:carachaos}) et correspondant
à des itérations unaires.
En interne, il exploite un algorithme de génération
de nombres pseudo aléatoires donné en paramètre.
Nous avons vu au chapitre~\ref{chap:carachaos} que
$G_{f_u}$ est chaotique dans l'espace $\mathcal{X}_u$
si et seulement le graphe d'itérations $\textsc{giu}(f)$
-doit être fortement connexe.
+est fortement connexe.
Pour $b=1$, l'algorithme itère la fonction $F_{f_u}$.
-Regardons comment l'uniformité de la distribution a
-contraint la fonction.
+
+Pour simuler au mieux l'aléa, un bon générateur de nombre pseudo-aléatoires
+se doit de fournir des nombres selon une distribution uniforme.
+Regardons comment l'uniformité de la distribution
+contraint la fonction $f$ à itérer.
\subsection{Un générateur à sortie uniformément distribuée}\label{sub:prng:unif}
si la propriété suivante est établie:
$$\exists k \in \mathds{N}^\ast, \forall i,j \in \llbracket 1; n \rrbracket, M_{ij}^k>0.$$
-On énonce enfin le théorème suivant liant les
+On énonce le théorème classique suivant liant les
vecteur de probabilités
et les chaînes de Markov.
\subsection{Quelques exemples}
-On reprend le graphe d'interactions $\Gamma(f)$ donné en figure~\ref{fig:G} à la section~\ref{sec:11FCT}.
-On a vu qu'il y avait 520 fonctions $f$ non isomorphes de graphe d'interactions $\Gamma(f)$,
-dont seulement 16 d'entre elles possèdent une matrice doublement stochastique.
+On considère le graphe d'interactions $\Gamma(f)$ donné
+en figure~\ref{fig:G}. C'est le même qui a été présenté
+à la section~\ref{sec:11FCT}.
+On a vu qu'il y avait 520 fonctions $f$ non isomorphes de graphe d'interactions $\Gamma(f)$.
+Seulement 16 d'entre elles possèdent une matrice doublement stochastique.
La figure~\ref{fig:listfonction} explicite ces 16 fonctions en
définissant les images des éléments de la liste
0, 1, 2,\ldots, 14, 15 en respectant l'ordre.
Ainsi, on a
\begin{equation}
b = \max\limits_{i \in \llbracket 1, 2^n \rrbracket}
-\{
-\min \{
+\left\{
+\min \left\{
t \mid t \in \Nats, \vectornorm{e_i M_f^t - \pi} < 10^{-4}
-\}
-\}.
+\right\}
+\right\}.
\label{eq:mt:ex}
\end{equation}
se rapprocher de cette distribution nécessite en effet un nombre plus élevé
d'itérations $b$ entre chaque sortie. Par exemple, dans l'exemple précédent, il est nécessaire
d'itérer au moins 42 fois entre chaque sortie pour suivre une loi uniforme à $10^{-4}$ près.
-Montrer les sous-séquences de suites chaotiques ainsi générées demeurent chaotiques
+Montrer que les sous-séquences de suites chaotiques ainsi générées demeurent chaotiques
est l'objectif de la section suivante.
On ordonne les $\mathsf{p}$ éléments de $\mathcal{P}$ comme suit:
$\mathcal{P} = \{ p_1, p_2, \hdots, p_\mathsf{p}\}$
et $p_1< p_2< \hdots < p_\mathsf{p}$.
+
Dans l'algorithme~\ref{CI Algorithm},
$\mathsf{p}$ vaut 1 et $p_1=b$.
-
-
Cet algorithme peut être vu comme $b$ compostions de la fonction $F_{f_u}$.
Ceci peut cependant se généraliser à $p_i$, $p_i \in \mathcal{P}$,
compositions fonctionnelles de $F_{f_u}$.
Ainsi, pour chaque $p_i \in \mathcal{P}$, on construit la fonction
-$F_{{f_u},p_i} : \mathds{B}^\mathsf{N} \times \llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket^{p_i}
+$F_{{f_u},p_i} : \mathds{B}^\mathsf{N} \times [\mathsf{N}]^{p_i}
\rightarrow \mathds{B}^\mathsf{N}$ définie par
$$
on construit l'espace
$\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}= \mathds{B}^\mathsf{N} \times \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$, où
$\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}=
-\llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket^{\Nats}\times
+[\mathsf{N}]^{\Nats}\times
\mathcal{P}^{\Nats}$.
Chaque élément de l'espace est une paire où le premier élément est
un $\mathsf{N}$-uplet de $\Bool^{\mathsf{N}}$ (comme dans $\mathcal{X}_u$).
-Le second élément est aussi une paire $((u^k)_{k \in \Nats},(v^k)_{k \in \Nats})$ de suites infinies.
+Le second élément est une paire $((u^k)_{k \in \Nats},(v^k)_{k \in \Nats})$ de suites infinies.
La suite $(v^k)_{k \in \Nats}$ définit combien d'itérations sont exécutées au temps $k$ entre deux sorties.
La séquence $(u^k)_{k \in \Nats}$ définit quel élément est modifié (toujours au temps $k$).
$\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} = \mathds{B}^\mathsf{N} \times \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} $,
où $s=(u,v)$ et $\check{s}=(\check{u},\check{v})$ sont dans $ \mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}} =
\mathcal{S}_{\llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket} \times \mathcal{S}_\mathcal{P}$.
-\begin{itemize}
+\begin{enumerate}
\item $e$ et $\check{e}$ sont des entiers appartenant à $\llbracket 0, 2^{\mathsf{N}-1} \rrbracket$.
La distance de Hamming $d_{\mathds{B}^\mathsf{N}}$ sur entre les
décompositions binaires de $e$ et de $\check{e}$ (\textit{i.e.}, le
Plus précisément, soit
$p = \lfloor \log_{10}{(\max{\mathcal{P}})}\rfloor +1$ et
$n = \lfloor \log_{10}{(\mathsf{N})}\rfloor +1$.
-\begin{itemize}
+\begin{enumerate}
\item Les $p$ premiers éléments de $d(x,\check{x})$ sont $|v^0-\check{v}^0|$
écrits en base 10 et sur $p$ indices;
\item les $n\times \max{(\mathcal{P})}$ éléments suivants servent
$\check{u}^0, \check{u}^1, \hdots, \check{u}^{\check{v}^0-1}$.
Les $n$ premiers éléments sont $|u^0-\check{u}^0|$. Il sont suivis de
$|u^1-\check{u}^1|$ écrits à l'aide de $n$ éléments, etc.
-\begin{itemize}
+\begin{enumerate}
\item Si
$v^0=\check{v}^0$,
alors le processus se continue jusqu'à $|u^{v^0-1}-\check{u}^{\check{v}^0-1}|$ et la
éléments sont $|u^0-\check{u}^0|$, ..., $|u^{v^0-1}-\check{u}^{v^0-1}|$,
$\check{u}^{v^0}$ (sur $n$ éléments), ..., $\check{u}^{\check{v}^0-1}$ (sur $n$ éléments), suivi par des 0, si besoin.
\item Le cas $v^0>\check{v}^0$ est similaire, et donc omis
-\end{itemize}
+\end{enumerate}
\item Les $p$ suivants sont $|v^1-\check{v}^1|$, etc.
-\end{itemize}
-\end{itemize}
+\end{enumerate}
+\end{enumerate}
La fonction $d$ peut se formaliser comme suit:
\check{v}=2,1,...
\end{array}
\right.$.
-
-Ainsi $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) = 0.010004000000000000000000011005 ...$
+Ainsi
+\[
+d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) =
+0.01~0004000000000000000000~01~1005 \dots\]
En effet, les $p=2$ premiers éléments sont 01, c'est-à-dire
$|v^0-\check{v}^0|=1$,
et on utilise $p$ éléments pour représenter cette différence
De manière similaire, les $\check{v}^0=2$ premiers
termes de $\check{u}$ sont représentés par
0604000000000000000000.
-LA valeur absolue de leur différence est égale à
+La valeur absolue de leur différence est égale à
0004000000000000000000.
Ces éléments sont concaténés avec 01. On peut construire alors le reste de
la séquence.
\end{xpl}
-\begin{xpl}
-On considère à présent que $\mathsf{N}=9$, que $\mathcal{P}=\{2,7\}$ et que
-$$s=\left\{
-\begin{array}{l}
-u=\underline{6,7,} ~ \underline{4,2,} ...\\
-v=2,2,...
-\end{array}
-\right.$$
-avec
-$$\check{s}=\left\{
-\begin{array}{l}
-\check{u}=\underline{4, 9, 6, 3, 6, 6, 7,} ~ \underline{9, 8}, ...\\
-\check{v}=7,2,...
-\end{array}
-\right.
-$$
+% \begin{xpl}
+% On considère à présent que $\mathsf{N}=9$, que $\mathcal{P}=\{2,7\}$ et que
+% $$s=\left\{
+% \begin{array}{l}
+% u=\underline{6,7,} ~ \underline{4,2,} ...\\
+% v=2,2,...
+% \end{array}
+% \right.$$
+% avec
+% $$\check{s}=\left\{
+% \begin{array}{l}
+% \check{u}=\underline{4, 9, 6, 3, 6, 6, 7,} ~ \underline{9, 8}, ...\\
+% \check{v}=7,2,...
+% \end{array}
+% \right.
+% $$
-Ainsi $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) = 0.5173633305600000...$,
-puisque
-$|v^0-\check{v}^0|=5$, $|4963667-6700000| = 1736333$, $|v^1-\check{v}^1|=0$,
-et $|9800000-4200000| = 5600000$.
-\end{xpl}
+% Ainsi $d_{\mathds{S}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}}(s,\check{s}) = 0.5173633305600000...$,
+% puisque
+% $|v^0-\check{v}^0|=5$, $|4963667-6700000| = 1736333$, $|v^1-\check{v}^1|=0$,
+% et $|9800000-4200000| = 5600000$.
+% \end{xpl}
%\item Each vertex has $\displaystyle{\sum_{i=1}^\mathsf{p} \mathsf{N}^{p_i}}$ arrows, namely all the $p_1, p_2, \hdots, p_\mathsf{p}$ tuples
% having their elements in $\llbracket 1, \mathsf{N} \rrbracket $.
\item il y a un arc libellé $u_0, \hdots, u_{p_i-1}$, $i \in \llbracket 1, \mathsf{p} \rrbracket$ entre les n{\oe}uds $x$ et $y$ si et seulement si $p_i$ est un élément de
-$\mathcal{P}$ (\textit{i.e.}, on peut itérer $p_i$ fois),
-chaque $u_k$ de la suite appartient à $[\mathsf{N}]$ et
+$\mathcal{P}$ (\textit{i.e.}, on peut itérer $p_i$ fois), et pour chaque
+$k$, $0 \le k \le p_i-1$, on a
+ $u_k$ qui apaprtient à $[\mathsf{N}]$ et
$y=F_{f_u,p_i} (x, (u_0, \hdots, u_{p_i-1})) $.
\end{itemize}
Il n'est pas difficile de constater que $\textsc{giu}_{\{1\}}(f)$ est $\textsc{giu}(f)$.
\subfigure[$\textsc{giu}_{\{2\}}(h)$]{
\begin{minipage}{0.30\textwidth}
\begin{center}
- \includegraphics[height=4cm]{images/h2prng}
+ \includegraphics[scale=0.5]{images/h2prng}
\end{center}
\end{minipage}
\label{fig:h2prng}
\subfigure[$\textsc{giu}_{\{3\}}(h)$]{
\begin{minipage}{0.40\textwidth}
\begin{center}
- \includegraphics[height=4cm]{images/h3prng}
+ \includegraphics[scale=0.5]{images/h3prng}
\end{center}
\end{minipage}
\label{fig:h3prng}
\subfigure[$\textsc{giu}_{\{2,3\}}(h)$]{
\begin{minipage}{0.40\textwidth}
\begin{center}
- \includegraphics[height=4cm]{images/h23prng}
+ \includegraphics[scale=0.5]{images/h23prng}
\end{center}
\end{minipage}
\label{fig:h23prng}
\subsection{le PRNG de l'algorithme~\ref{CI Algorithm} est chaotique sur $\mathcal{X}_{\mathsf{N},\mathcal{P}}$}
-Le théorème suivant, similaire à celui dans $\mathcal{X}_u$ et dans $\mathcal{X}_g$
+Le théorème suivant, similaire à ceux dans $\mathcal{X}_u$ et dans $\mathcal{X}_g$
est prouvé en annexes~\ref{anx:generateur}.
\begin{theorem}
\end{corollary}
\begin{proof}
Dans cet algorithme, $\mathcal{P}$ est le singleton $\{b\}$.
- Que $b$ soit pair ou impair, $\textsc{giu}_{\mathcal{b}}(f)$
+ Que $b$ soit pair ou impair, $\textsc{giu}_{\{b\}}(f)$
n'est pas fortement connexe.
\end{proof}
Les réseaux de neurones chaotiques ont été étudiés à de maintes reprises
-par le passé en raison notamment de leurs applications potentielles:
+en raison de leurs applications potentielles:
%les mémoires associatives~\cite{Crook2007267}
les composants utiles à la sécurité comme les fonctions de
hachage~\cite{Xiao10},
Ils permettent, dans certains cas, de simuler des comportements
physiques chaotiques comme le circuit de Chua~\cite{dalkiran10}.
Parfois~\cite{springerlink:10.1007/s00521-010-0432-2},
-la fonction de transfert de cette famille de réseau celle
+la fonction de transfert de cette famille de réseau et celle
d'initialisation sont toutes les deux définies à l'aide de
fonctions chaotiques.
Ces réseaux de neurones partagent le fait qu'ils sont qualifiés de
``chaotiques'' sous prétexte qu'ils embarquent une fonction de ce type
-et ce sans aucune preuve rigoureuse. Ce chapitre caractérise la
+et ce sans aucune preuve rigoureuse ne soit fournie.
+Ce chapitre caractérise la
classe des réseaux de neurones MLP chaotiques. Il
s'intéresse ensuite à l'étude de prévisibilité de systèmes dynamiques
discrets chaotiques par cette famille de MLP.
La section~\ref{sec:ann:approx} s'intéresse à étudier pratiquement
si un réseau de
neurones peut approximer des itération unaires chaotiques. Ces itérations
-étant obtenues à partir de fonction générées à l'aide du chapitre précédent.
-
+étant obtenues à partir de fonctions issues de la démarche détaillée dans
+le chapitre précédent.
+Ce travail a été publié dans~\cite{bcgs12:ij}.
\section{Un réseau de neurones chaotique au sens de Devaney}
\label{S2}
On considère une fonction
-$f:\Bool^n\to\Bool^n$ telle que $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
+$f:\Bool^{\mathsf{N}}\to\Bool^{\mathsf{N}}$ telle que $\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
Ainsi $G_{f_u}$ est chaotique d'après le théorème~\ref{Th:CaracIC}.
On considère ici le schéma unaire défini par l'équation (\ref{eq:asyn}).
On construit un Perceptron multi-couches associé à la fonction
$F_{f_u}$.
Plus précisément, pour chaque entrée
- $(x,s) \in \mathds{B}^n \times [n]$,
+ $(x,s) \in \mathds{B}^{\mathsf{N}} \times [{\mathsf{N}}]$,
la couche de sortie doit générer $F_{f_u}(x,s)$.
On peut ainsi lier la couche de sortie avec celle d'entrée pour représenter
les dépendance entre deux itérations successives.
\begin{itemize}
\item Le réseau est initialisé avec le vecteur d'entrée
- $\left(x^0,S^0\right) \mathds{B}^n \times [n]$
+ $\left(x^0,S^0\right) \mathds{B}^{\mathsf{N}} \times [{\mathsf{N}}]$
et calcule le vecteur de sortie
$x^1=F_{f_u}\left(x^0,S^0\right)$.
- Ce vecteur est publié comme une sortie et est aussi retournée sur la couche d'entrée
+ Ce vecteur est publié comme une sortie et est aussi retourné sur la couche d'entrée
à travers les liens de retours.
\item Lorsque le réseau est activé à la $t^{th}$ itération, l'état du
- système $x^t \in \mathds{B}^n$ reçu depuis la couche de sortie ainsi que le
+ système $x^t \in \mathds{B}^{\mathsf{N}}$ reçu depuis la couche de sortie ainsi que le
premier terme de la séquence $(S^t)^{t \in \Nats}$
- (\textit{i.e.}, $S^0 \in [n]$) servent à construire le nouveau vecteur de sortie.
+ (\textit{i.e.}, $S^0 \in [{\mathsf{N}}]$) servent à construire le nouveau vecteur de sortie.
Ce nouveau vecteur, qui représente le nouvel état du système dynamique, satisfait:
\begin{equation}
- x^{t+1}=F_{f_u}(x^t,S^0) \in \mathds{B}^n \enspace .
+ x^{t+1}=F_{f_u}(x^t,S^0) \in \mathds{B}^{\mathsf{N}} \enspace .
\end{equation}
\end{itemize}
\end{figure}
Le comportement de ce réseau de neurones est tel que lorsque l'état
-initial est composé de $x^0~\in~\mathds{B}^n$ et d'une séquence
+initial est composé de $x^0~\in~\mathds{B}^{\mathsf{N}}$ et d'une séquence
$(S^t)^{t \in \Nats}$, alors la séquence contenant les vecteurs successifs
publiés $\left(x^t\right)^{t \in \mathds{N}^{\ast}}$ est exactement celle produite
par les itérations unaires décrites à la section~\ref{sec:TIPE12}.
dont on cherche à savoir s'il est chaotique (parce qu'il a par exemple été
déclaré comme tel) au sens de Devaney.
On considère de plus que sa topologie est la suivante:
-l'entrée est constituée de $n$ bits et un entier, la sortie est constituée de $n$ bits
+l'entrée est constituée de ${\mathsf{N}}$ bits et un entier,
+la sortie est constituée de ${\mathsf{N}}$ bits
et chaque sortie est liée à une entrée par une boucle.
\begin{itemize}
-\item Le réseau est initialisé avec $n$~bits
- $\left(x^0_1,\dots,x^0_n\right)$ et une valeur entière $S^0 \in [n]$.
+\item Le réseau est initialisé avec ${\mathsf{N}}$~bits
+ $\left(x^0_1,\dots,x^0_{\mathsf{N}}\right)$ et une valeur entière $S^0 \in [{\mathsf{N}}]$.
\item A l'itération~$t$, le vecteur
- $\left(x^t_1,\dots,x^t_n\right)$ permet de construire les $n$~bits
- servant de sortie $\left(x^{t+1}_1,\dots,x^{t+1}_n\right)$.
+ $\left(x^t_1,\dots,x^t_{\mathsf{N}}\right)$ permet de construire les ${\mathsf{N}}$~bits
+ servant de sortie $\left(x^{t+1}_1,\dots,x^{t+1}_{\mathsf{N}}\right)$.
\end{itemize}
Le comportement de ce type de réseau de neurones peut être prouvé comme
-étant chaotique en suivant la démarche énoncée maintenant.
-On nomme tout d'abord $F: \mathds{B}^n \times [n] \rightarrow
-\mathds{B}^n$ la fonction qui associe
+étant chaotique en suivant la démarche suivante.
+On nomme tout d'abord $F: \mathds{B}^{\mathsf{N}} \times [{\mathsf{N}}] \rightarrow
+\mathds{B}^{\mathsf{N}}$ la fonction qui associe
au vecteur
-$\left(\left(x_1,\dots,x_n\right),s\right) \in \mathds{B}^n \times[n]$
+$\left(\left(x_1,\dots,x_{\mathsf{N}}\right),s\right) \in \mathds{B}^{\mathsf{N}} \times[{\mathsf{N}}]$
le vecteur
-$\left(y_1,\dots,y_n\right) \in \mathds{B}^n$, où
-$\left(y_1,\dots,y_n\right)$ sont les sorties du réseau neuronal
+$\left(y_1,\dots,y_{\mathsf{N}}\right) \in \mathds{B}^{\mathsf{N}}$, où
+$\left(y_1,\dots,y_{\mathsf{N}}\right)$ sont les sorties du réseau neuronal
après l'initialisation de la couche d'entrée avec
-$\left(s,\left(x_1,\dots, x_n\right)\right)$. Ensuite, on définie $f:
-\mathds{B}^n \rightarrow \mathds{B}^n$ telle que
-$f\left(x_1,x_2,\dots,x_n\right)$ est égal à
+$\left(s,\left(x_1,\dots, x_{\mathsf{N}}\right)\right)$. Ensuite, on définie $f:
+\mathds{B}^{\mathsf{N}} \rightarrow \mathds{B}^{\mathsf{N}}$ telle que
+$f\left(x_1,x_2,\dots,x_{\mathsf{N}}\right)$ est égal à
\begin{equation}
-\left(F\left(\left(x_1,x_2,\dots,x_n\right),1\right),\dots,
- F\left(\left(x_1,x_2,\dots,x_n\right)\right),n\right) \enspace .
+\left(
+ F\left(\left(x_1,x_2,\dots,x_{\mathsf{N}}\right),1\right),\dots,
+ F\left(\left(x_1,x_2,\dots,x_{\mathsf{N}}\right),{\mathsf{N}}\right)
+\right).
\end{equation}
-Ainsi pour chaque $j$, $1 \le j \le n$, on a
-$f_j\left(x_1,x_2,\dots,x_n\right) =
-F\left(\left(x_1,x_2,\dots,x_n\right),j\right)$.
+Ainsi pour chaque $j$, $j \in [{\mathsf{N}}]$, on a
+$f_j\left(x_1,x_2,\dots,x_{\mathsf{N}}\right) =
+F\left(\left(x_1,x_2,\dots,x_{\mathsf{N}}\right),j\right)$.
Si ce réseau de neurones est initialisé avec
-$\left(x_1^0,\dots,x_n^0\right)$ et $S \in [n]^{\mathds{N}}$,
+$\left(x_1^0,\dots,x_{\mathsf{N}}^0\right)$ et $S \in [{\mathsf{N}}]^{\mathds{N}}$,
il produit exactement les même sorties que les itérations de $F_{f_u}$ avec une
-condition initiale $\left((x_1^0,\dots, x_n^0),S\right) \in \mathds{B}^n \times [n]^{\mathds{N}}$.
+condition initiale $\left((x_1^0,\dots, x_{\mathsf{N}}^0),S\right) \in \mathds{B}^{\mathsf{N}} \times [{\mathsf{N}}]^{\mathds{N}}$.
Les itérations de $F_{f_u}$
sont donc un modèle formel de cette classe de réseau de neurones.
Pour vérifier si un de ces représentants est chaotique, il suffit ainsi
$\textsc{giu}(f)$ est fortement connexe.
-\section{Un réseau de neurones peut-il approximer
+\section[Approximation des itérations unaires chaotiques par RN]{Un réseau de neurones peut-il approximer
des itération unaires chaotiques?}\label{sec:ann:approx}
Cette section s'intéresse à étudier le comportement d'un réseau de neurones
la section~\ref{sec:TIPE12}.
Plus précisément, on considère dans cette partie une fonction dont le graphe
des itérations unaires est fortement connexe et une séquence dans
-$[n]^{\mathds{N}}$. On cherche à construire un réseau de neurones
+$[{\mathsf{N}}]^{\mathds{N}}$. On cherche à construire un réseau de neurones
qui approximerait les itérations de la fonction $G_{f_u}$ comme définie
à l'équation~(\ref{eq:sch:unaire}).
Dans le premier cas, on considère une entrée booléenne par élément
tandis que dans le second cas, les configurations sont mémorisées comme
des entiers naturels. Dans ce dernier cas, une approche naïve pourrait
-consister à attribuer à chaque configuration de $\Bool^n$
+consister à attribuer à chaque configuration de $\Bool^{\mathsf{N}}$
l'entier naturel naturel correspondant.
Cependant, une telle représentation rapproche
arbitrairement des configurations diamétralement
-opposées dans le $n$-cube comme une puissance de
+opposées dans le ${\mathsf{N}}$-cube comme une puissance de
deux et la configuration immédiatement précédente: 10000 serait modélisée
par 16 et et 01111 par 15 alors que leur distance de Hamming est 15.
De manière similaire, ce codage éloigne des configurations qui sont
Il n'est naturellement pas possible de traduire une stratégie
infinie quelconque à l'aide d'un nombre fini d'éléments.
On se restreint donc à des stratégies de taille
-$l \in \llbracket 2,k\rrbracket$, où $k$ est un paramètre défini
+$l$, $2 \le l \le k$, où $k$ est un paramètre défini
initialement.
Chaque stratégie est mémorisée comme un entier naturel exprimé en base
-$n+1$: à chaque itération, soit aucun élément n'est modifié, soit un
+${\mathsf{N}}+1$: à chaque itération, soit aucun élément n'est modifié, soit un
élément l'est.
-Enfin, on donne une dernière entrée: $m \in \llbracket
-1,l-1\rrbracket$, qui est le nombre d'itérations successives que l'on applique
+Enfin, on donne une dernière entrée: $m \in [l-1]
+$, qui est le nombre d'itérations successives que l'on applique
en commençant à $x$.
Les sorties (stratégies et configurations) sont mémorisées
selon les mêmes règles.
Concentrons nous sur la complexité du problème.
Chaque entrée, de l'entrée-sortie de l'outil est un triplet
composé d'une configuration $x$, d'un extrait $S$ de la stratégie à
-itérer de taille $l \in \llbracket 2, k\rrbracket$ et d'un nombre $m \in \llbracket 1, l-1\rrbracket$ d'itérations à exécuter.
-Il y a $2^n$ configurations $x$ et $n^l$ stratégies de
+itérer de taille $l$, $2 \le l \le k$ et d'un nombre $m \in [l-1]$ d'itérations à exécuter.
+Il y a $2^{\mathsf{N}}$ configurations $x$ et ${\mathsf{N}}^l$ stratégies de
taille $l$.
De plus, pour une configuration donnée, il y a
-$\omega = 1 \times n^2 + 2 \times n^3 + \ldots+ (k-1) \times n^k$
+$\omega = 1 \times {\mathsf{N}}^2 + 2 \times {\mathsf{N}}^3 + \ldots+ (k-1) \times {\mathsf{N}}^k$
manières d'écrire le couple $(m,S)$. Il n'est pas difficile d'établir que
\begin{equation}
-\displaystyle{(n-1) \times \omega = (k-1)\times n^{k+1} - \sum_{i=2}^k n^i} \nonumber
+\displaystyle{({\mathsf{N}}-1) \times \omega = (k-1)\times {\mathsf{N}}^{k+1} - \sum_{i=2}^k {\mathsf{N}}^i} \nonumber
\end{equation}
donc
\begin{equation}
\omega =
-\dfrac{(k-1)\times n^{k+1}}{n-1} - \dfrac{n^{k+1}-n^2}{(n-1)^2} \enspace . \nonumber
+\dfrac{(k-1)\times {\mathsf{N}}^{k+1}}{{\mathsf{N}}-1} - \dfrac{{\mathsf{N}}^{k+1}-{\mathsf{N}}^2}{({\mathsf{N}}-1)^2} \enspace . \nonumber
\end{equation}
\noindent
Ainsi le nombre de paire d'entrée-sortie pour les réseaux de neurones considérés
est
$$
-2^n \times \left(\dfrac{(k-1)\times n^{k+1}}{n-1} - \dfrac{n^{k+1}-n^2}{(n-1)^2}\right) \enspace .
+2^{\mathsf{N}} \times \left(\dfrac{(k-1)\times {\mathsf{N}}^{k+1}}{{\mathsf{N}}-1} - \dfrac{{\mathsf{N}}^{k+1}-{\mathsf{N}}^2}{({\mathsf{N}}-1)^2}\right) \enspace .
$$
Par exemple, pour $4$ éléments binaires et une stratégie d'au plus
$3$~termes on obtient 2304 couples d'entrée-sortie.
\subsection{Expérimentations}
-\label{section:experiments}
-On se focalise dans cette section sur l'entraînement d'un Perceptron
-multi-couches pour apprendre des itérations chaotiques. Ce type de réseau
+\label{section:ann:experiments}
+On se focalise dans cette section sur l'entraînement d'un MLP
+pour apprendre des itérations chaotiques. Ce type de réseau
ayant déjà été évalué avec succès dans la prédiction de
séries chaotiques temporelles. En effet, les auteurs de~\cite{dalkiran10}
ont montré qu'un MLP pouvait apprendre la dynamique du circuit de Chua.
\hline
\hline
\multicolumn{2}{|c||}{Neurones cachés} & \multicolumn{3}{c|}{10 neurones} \\
-\cline{3-5}
+\hline
\multicolumn{2}{|c||}{Epochs} & 125 & 250 & 500 \\
\hline
-\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Chaotique $g$ }}&Entrée~(1) & 90.92\% & 91.75\% & 91.82\% \\
-& Entrée~(2) & 69.32\% & 78.46\% & 82.15\% \\
-& Entrée~(3) & 68.47\% & 78.49\% & 82.22\% \\
-& Entrée~(4) & 91.53\% & 92.37\% & 93.4\% \\
+\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Chaotique $g$ }}&Sortie~(1) & 90.92\% & 91.75\% & 91.82\% \\
+& Sortie~(2) & 69.32\% & 78.46\% & 82.15\% \\
+& Sortie~(3) & 68.47\% & 78.49\% & 82.22\% \\
+& Sortie~(4) & 91.53\% & 92.37\% & 93.4\% \\
& Config. & 36.10\% & 51.35\% & 56.85\% \\
& Stratégie~(5) & 1.91\% & 3.38\% & 2.43\% \\
\hline
-\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Non-chaotic $f$}}&Entrée~(1) & 97.64\% & 98.10\% & 98.20\% \\
-& Entrée~(2) & 95.15\% & 95.39\% & 95.46\% \\
-& Entrée~(3) & 100\% & 100\% & 100\% \\
-& Entrée~(4) & 97.47\% & 97.90\% & 97.99\% \\
+\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Non-chaotic $f$}}&Sortie~(1) & 97.64\% & 98.10\% & 98.20\% \\
+& Sortie~(2) & 95.15\% & 95.39\% & 95.46\% \\
+& Sortie~(3) & 100\% & 100\% & 100\% \\
+& Sortie~(4) & 97.47\% & 97.90\% & 97.99\% \\
& Config. & 90.52\% & 91.59\% & 91.73\% \\
& Stratégie~(5) & 3.41\% & 3.40\% & 3.47\% \\
\hline
\hline
\multicolumn{2}{|c||}{Neurones cachés} & \multicolumn{3}{c|}{25 neurones} \\
-\cline{3-5} \\%& \multicolumn{3}{|c|}{40 neurons} \\
+%\cline{3-5} \\%& \multicolumn{3}{|c|}{40 neurons} \\
+\hline
\multicolumn{2}{|c||}{Epochs} & 125 & 250 & 500 \\ %& 125 & 250 & 500 \\
\hline
-\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Chaotique $g$}}&Entrée~(1) & 91.65\% & 92.69\% & 93.93\% \\ %& 91.94\% & 92.89\% & 94.00\% \\
-& Entrée~(2) & 72.06\% & 88.46\% & 90.5\% \\ %& 74.97\% & 89.83\% & 91.14\% \\
-& Entrée~(3) & 79.19\% & 89.83\% & 91.59\% \\ %& 76.69\% & 89.58\% & 91.84\% \\
-& Entrée~(4) & 91.61\% & 92.34\% & 93.47\% \\% & 82.77\% & 92.93\% & 93.48\% \\
+\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Chaotique $g$}}&Sortie~(1) & 91.65\% & 92.69\% & 93.93\% \\ %& 91.94\% & 92.89\% & 94.00\% \\
+& Sortie~(2) & 72.06\% & 88.46\% & 90.5\% \\ %& 74.97\% & 89.83\% & 91.14\% \\
+& Sortie~(3) & 79.19\% & 89.83\% & 91.59\% \\ %& 76.69\% & 89.58\% & 91.84\% \\
+& Sortie~(4) & 91.61\% & 92.34\% & 93.47\% \\% & 82.77\% & 92.93\% & 93.48\% \\
& Config. & 48.82\% & 67.80\% & 70.97\% \\%& 49.46\% & 68.94\% & 71.11\% \\
& Stratégie~(5) & 2.62\% & 3.43\% & 3.78\% \\% & 3.10\% & 3.10\% & 3.03\% \\
\hline
-\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Non-chaotique $f$}}&Entrée~(1) & 97.87\% & 97.99\% & 98.03\% \\ %& 98.16\% \\
-& Entrée~(2) & 95.46\% & 95.84\% & 96.75\% \\ % & 97.4\% \\
-& Entrée~(3) & 100\% & 100\% & 100\% \\%& 100\% \\
-& Entrée~(4) & 97.77\% & 97.82\% & 98.06\% \\%& 98.31\% \\
+\multirow{6}{*}{\rotatebox{90}{Non-chaotique $f$}}&Sortie~(1) & 97.87\% & 97.99\% & 98.03\% \\ %& 98.16\% \\
+& Sortie~(2) & 95.46\% & 95.84\% & 96.75\% \\ % & 97.4\% \\
+& Sortie~(3) & 100\% & 100\% & 100\% \\%& 100\% \\
+& Sortie~(4) & 97.77\% & 97.82\% & 98.06\% \\%& 98.31\% \\
& Config. & 91.36\% & 91.99\% & 93.03\% \\%& 93.98\% \\
& Stratégie~(5) & 3.37\% & 3.44\% & 3.29\% \\%& 3.23\% \\
\hline
chaotiques.
Comme il est difficile (voir impossible) d'apprendre le comportement
de telles fonction, il paraît naturelle de savoir si celles ci peuvent être
-utilisées pour générer des nombres pseudo aléatoires.
+utilisées pour générer des nombres pseudo aléatoires, ce que propose la partie
+suivante.
% \appendix{}
