Since a few years, neural networks analysis rouses great interests. According to this approach, the study of postulated functions
in the nervous system demands some powerful simulation tools . Taking inspiration from general features of signais processing
and front present tendances toward parallelism in computer architecture, we propose an efficient array processor architecture
for recursive adoptive networks analysis and more generally for data (signal, image) analysis : it's the processor named CRAS Y
(a systolique calculator for adaptive networks) .Depuis de nombreuses années, l'analyse de réseaux neuronaux suit un essor fantastique . L'étude suivant cette approche des
fonctions postulées dans le système nerveux requiert de puissants outils de simulation . En nous inspirant à la fois des
caractéristiques générales en traitement des signaux et des tendances actuelles vers le parallélisme, en matière de structures
de calculateurs, nous proposons une architecture d'« array » processeur performante pour l'étude de réseaux récursifs
adaptatifs en particulier et pour l'analyse de données (signal, image) en général : c'est le processeur « CRASY » (Calculateur
de Réseaux Adaptatifs SYstolique)
