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Classification de la plasticité : changements à court terme par rapport aux changements à long terme

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre la classification des changements synaptiques, en mettant l'accent sur la plasticité à court et à long terme. Il s'inscrit dans la dynamique de la plasticité synaptique, y compris les règles d'apprentissage hebbienne, les modèles de timing, et l'induction et la persistance des changements. La séance de cours explore également la fonctionnalité de ces changements dans l'apprentissage de nouveaux comportements, la formation de souvenirs et le contrôle de l'activité du réseau. De plus, il traite de l'apprentissage non supervisé, du renforcement de l'apprentissage et du rôle des neuromodulateurs dans la plasticité synaptique.

Dans MOOC

Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Ce cours constitue une introduction au domaine des neurosciences théoriques et computationnelles, en mettant l'accent sur les modèles de neurones individuels. Les neurones encodent l'information sur les stimuli dans une séquence de courtes impulsions électriques (spikes).

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Concepts associés (29)

Plasticité synaptique

La plasticité synaptique, en neurosciences, désigne la capacité des synapses à moduler, à la suite d'un événement particulier - une augmentation ou une diminution ponctuelle et significative de leur activité - l'efficacité de la transmission du signal électrique d'un neurone à l'autre et à conserver, à plus ou moins long terme, une "trace" de cette modulation. De manière schématique, l'efficacité de la transmission synaptique, voire la synapse elle-même, est maintenue et modulée par l'usage qui en est fait.

Plasticité fonction du temps d'occurrence des impulsions

La (en Spike-timing-dependent plasticity, STDP) est un processus de modification du poids des synapses. Cette modification dépend du moment de déclenchement du potentiel d'action dans les neurones pré- et post-synaptique. Ce processus permettrait d'expliquer partiellement le développement cérébral et la mémorisation, en provoquant potentialisation à long terme (en Long-term potentiation, LTP) et dépression à long terme (en Long-term depression, LTD) des synapses.

Dépression synaptique à long terme

La dépression à long terme (DLT) est « une réduction durable de l'efficacité de la transmission synaptique qui fait suite à certains types de stimulation ». Dans la dépression à long terme l'efficacité synaptique se trouve réduite. Cela est dû au fait que les éléments pré-synaptiques et post-synaptiques des neurones ont une décharge nerveuse asynchrone ou ne déchargent plus d'influx nerveux. La puissance de l'influx nerveux est influencée par la participation des récepteurs NDMA, et de leur influx calcique (Ca2+).

Homeostatic plasticity

In neuroscience, homeostatic plasticity refers to the capacity of neurons to regulate their own excitability relative to network activity. The term homeostatic plasticity derives from two opposing concepts: 'homeostatic' (a product of the Greek words for 'same' and 'state' or 'condition') and plasticity (or 'change'), thus homeostatic plasticity means "staying the same through change". Homeostatic synaptic plasticity is a means of maintaining the synaptic basis for learning, respiration, and locomotion, in contrast to the Hebbian plasticity associated with learning and memory.

Apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.

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Séances de cours associées (55)

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.

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.

Plasticité synaptique : formes et mécanismes

Explore différentes formes de plasticité synaptique et les mécanismes qui les sous-tendent, en mettant l'accent sur le rôle du calcium dans l'induction et le maintien des changements plastiques.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

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.

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Plasticité synaptique

Plasticité fonction du temps d'occurrence des impulsions

Dépression synaptique à long terme

Homeostatic plasticity

Apprentissage non supervisé

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