On learning rules and memory storage abilities of asymmetrical neural networks

Most models of memory proposed so far use symmetric synapses. We show that this assumption is not necessary for a neural network to display memory abilities. We present an analytical derivation of memory capacities which does not appeal to the replica technique. It only uses a more transparent and straightforward mean-field approximation. The memorization efficiency depends on four learning parameters which, if the case arises, can be related to datas provided by experiments carried out on real synapses. We show that the learning rules observed so far are fully compatible with memorization capacities.La plupart des modèles de mémoire utilise des synapses symétriques. Nous montrons que l'existence d'une capacité de mémorisation ne dépend pas de cette hypothèse. Nous présentons une théorie de la capacité de stockage en mémoire qui ne repose pas sur la méthode des répliques. Elle est fondée sur une approximation de champ moyen et de propriétés d'auto-moyennage. L'efficacité de mémorisation dépend de quatre paramètres d'apprentissage qui peuvent éventuellement être déterminés expérimentalement. Nous montrons que les observations expérimentales actuellement disponibles sur les règles de plasticité synaptiques sont compatibles avec un stockage efficace en mémoire