Learning of correlated patterns in spin-glass networks by local learning rules.

Deux prescriptions simples de mise en memoire sont presentees pour les modeles de reseaux imitant le systeme nerveux a N neurones a deux etats. Ces regles sont locales et permettent l'immersion de schemas correles sans erreurs dans un reseau de type verre de spins. A partir d'une configuration arbitraire de liaisons synaptiques, on peut mettre en memoire jusqu'a N schemas par des modifications successives des efficacites synaptiques. On demontre la convergence. Extensions des regles