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Modèles de plasticité à long terme: Apprentissage hébbien

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Description

Cette séance de cours porte sur la classification de la plasticité dans les règles d'apprentissage à court et à long terme, les règles d'apprentissage hebbiennes, les modèles de plasticité à pic et l'apprentissage en ligne des souvenirs. Il s'inscrit dans l'apprentissage hébbien basé sur les taux, la règle Bienenstock-Cooper-Munro, et les conséquences fonctionnelles de l'apprentissage hébbien pour détecter les corrélations dans les intrants et développer des domaines réceptifs. La séance de cours explore également les changements synaptiques pour le développement du cortex, les modèles pour la plasticité à long terme hebbienne, et les implications de la règle BCM pour éviter les explosions et promouvoir la concurrence.

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).

Source officielle

Concepts associés (31)

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.

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.

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.

Plasticité neuronale

vignette|Effets schématiques de la neuroplasticité après entraînement Plasticité neuronale, neuroplasticité ou encore plasticité cérébrale sont des termes génériques qui décrivent les mécanismes par lesquels le cerveau est capable de se modifier lors des processus de neurogenèse dès la phase embryonnaire ou lors d'apprentissages. Elle s’exprime par la capacité du cerveau de créer, défaire ou réorganiser les réseaux de neurones et les connexions de ces neurones. Le cerveau est ainsi qualifié de « plastique » ou de « malléable ».

Potentialisation à long terme

vignette|300x300px|La potentialisation à Long terme (PLT) est une augmentation persistante de la force synaptique après stimulation à haute fréquence d'une synapse chimique. Des études de la PLT sont souvent réalisées dans des parties de l'hippocampe, un organe important pour l'apprentissage et la mémoire. Dans ces études, les enregistrements électriques sont obtenus à partir de cellules et tracés dans un graphique comme celui-ci. Ce graphique compare la réponse à des stimuli au niveau des synapses qui ont subi PLT contre les synapses qui n'ont pas subi la PLT.

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Séances de cours associées (64)

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.

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.

De la moyenne à l’apprentissage en ligne

Couvre la transition d'une approximation de Monte Carlo de la moyenne à la dérivation des règles de mise à jour par lots et en ligne.

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.

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

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