Séance de cours

Réseaux de neurones : modèles hiérarchiques et taxis odorants

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Dans cours

BIOENG-456: Controlling behavior in animals and robots

Students will acquire an integrative view on biological and artificial algorithms for controlling autonomous behaviors. Students will synthesize and apply this knowledge in oral presentations and computational exercises. ...

Description

Cette séance de cours explore la logique de la fonction neuronale, des bases des circuits neuronaux et des neurones artificiels à l'application des réseaux neuronaux dans les comportements de taxis odorants. Il se penche sur la modélisation des réseaux neuronaux hiérarchiques et la prédiction des réponses neuronales dans le cortex visuel. La séance de cours traite également des modèles hiérarchiques optimisés pour les performances qui prédisent les réponses neuronales dans le cortex visuel supérieur, soulignant l’importance des modèles informatiques dans la compréhension du codage du comportement. En outre, il présente une étude sur les paramètres de circuit disparates résultant en une activité de réseau similaire, mettant en lumière les règles et les mécanismes de compensation sous-jacents dans les réseaux neuronaux.

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Enseignant·e

Pavan P Ramdya

https://ramdya-lab.epfl.ch/

Source officielle

Concepts associés (32)

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Neurone formel

thumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Rythme cérébral

Un rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.

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L'informatique scientifique en neurosciences

Explore l'histoire et les outils de l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux.

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