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Concept

Règle de Hebb

Séances de cours associées (32)

Apprentissage et plasticité synaptique

Couvre la stimulation sensorielle, l'apprentissage, la plasticité synaptique, et le postulat de Hebb dans les neurorobotiques.

Modélisation du développement réceptif sur le terrain

Couvre le développement réceptif sur le terrain, les principes d'auto-organisation, les modèles neuronaux et l'apprentissage hebbien.

Neurorobotique : Représentations sensorielles et principes d'apprentissage

Explore les représentations sensorielles, l'apprentissage hebbien, la règle d'Oja et les cartes de Kohonen.

Analyser la règle d'apprentissage hébbienne

Explore l'apprentissage hebbien basé sur les taux, les règles de covariance et la croissance vectorielle de poids dans les réseaux neuronaux.

Introduction d'un cadre formel pour la représentation de l'apprentissage

Couvre l'apprentissage hébbien, le renforcement de l'apprentissage, les types d'apprentissage, les modèles neuronaux, les règles d'apprentissage et l'homéostasie de poids.

Règles d'apprentissage hebbienes simples et entrées corrélées

Explique comment les vecteurs de poids convergent vers des valeurs identiques et comment les unités d'entrée corrélées dominent l'activité du neurone de sortie.

Analyse des cartes de Kohonen

Couvre l'apprentissage des représentations sensorielles et des principes de concurrence, de coopération et d'adaptation synaptique dans les cartes de Kohonen.

Modèles de plasticité à long terme: Apprentissage hébbien MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore l'apprentissage hebbien, la plasticité synaptique et les modèles pour la plasticité à long terme.

Exemples d'applications de la règle d'apprentissage d'Oja

Explore des exemples d'application de la règle d'apprentissage d'Oja dans les réseaux neuronaux.

Classification de la plasticité : changements à court terme par rapport aux changements à long terme MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les changements synaptiques à court et à long terme, l'apprentissage hebbien et le rôle des neuromodulateurs.

Expliquer les motifs de connectivité MOOC: Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Explore comment les mécanismes de plasticité synaptique conduisent à des neurones étroitement interconnectés et comment les formes des neurones influencent les tendances de la micro-connectivité.

Apprentissage des associations MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Déplacez-vous dans la mémoire associative, l'apprentissage hebbien et l'organisation hiérarchique dans les réseaux neuronaux.

Plasticité synaptique et apprentissage : modèle F7 Triplet STDP MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore le modèle Triplet STDP dans la plasticité synaptique et l'apprentissage.

Plasticité synaptique: Apprentissage de la mémoire en ligne MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore la plasticité synaptique, les modèles de timing et les défis d'apprentissage de la mémoire en ligne dans les neurosciences computationnelles.

Développement réceptif sur le terrain

Explore les domaines réceptifs en neurobiologie, des concepts de base aux formations complexes et à la plasticité neuronale.

Introduction à la plasticité synaptique MOOC: Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Couvre la plasticité synaptique, les types de synapses, le postulat de Hebb, LTP, LTD, et les oscillations réseau dans l'hippocampe.

Règles d'apprentissage locales : Représentations et actions

Explore les règles d'apprentissage locales pour les représentations et les actions, couvrant la plasticité synaptique, le renforcement de l'apprentissage et les bonnes représentations.

Modèles de plasticité Spike-Timing MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les modèles Spike-Timing de plasticité, y compris STDP et les traces synaptiques.

Réseaux neuronaux profonds : formation et optimisation

Explore l'entraînement, l'optimisation, la prévention des surajustements et différentes architectures de réseau.

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.