Neuromorphic engineeringNeuromorphic computing is an approach to computing that is inspired by the structure and function of the human brain. A neuromorphic computer/chip is any device that uses physical artificial neurons to do computations. In recent times, the term neuromorphic has been used to describe analog, digital, mixed-mode analog/digital VLSI, and software systems that implement models of neural systems (for perception, motor control, or multisensory integration).
Plasticité synaptiqueLa 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.
Réseau de neurones artificielsUn 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.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
Réseau de neurones récurrentsUn 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.
Transistorvignette|Quelques modèles de transistors. Le transistor est un composant électronique à semi-conducteur permettant de contrôler ou d'amplifier des tensions et des courants électriques. C'est le composant actif le plus important des circuits électroniques aussi bien en basse qu'en haute tension : circuits logiques (il permet, assemblé avec d'autres, d'effectuer des opérations logiques pour des programmes informatiques), amplificateur, stabilisateur de tension, modulation de signal Les transistors revêtent une importance particulière dans les circuits intégrés, ce qui rend possible la microélectronique.
Mémoire viveLa mémoire vive, parfois abrégée avec l'acronyme anglais RAM (Random Access Memory), est la mémoire informatique dans laquelle peuvent être enregistrées les informations traitées par un appareil informatique. On écrit mémoire vive par opposition à la mémoire morte. L'acronyme RAM date de 1965. Les caractéristiques actuelles de cette mémoire sont : Sa fabrication à base de circuits intégrés ; L'accès direct à l'information par opposition à un accès séquentiel ; Sa rapidité d'accès, essentielle pour fournir rapidement les données au processeur ; Sa volatilité, qui entraîne une perte de toutes les données en mémoire dès qu'elle cesse d'être alimentée en électricité.
Chemical synapseChemical synapses are biological junctions through which neurons' signals can be sent to each other and to non-neuronal cells such as those in muscles or glands. Chemical synapses allow neurons to form circuits within the central nervous system. They are crucial to the biological computations that underlie perception and thought. They allow the nervous system to connect to and control other systems of the body. At a chemical synapse, one neuron releases neurotransmitter molecules into a small space (the synaptic cleft) that is adjacent to another neuron.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Plasticité fonction du temps d'occurrence des impulsionsLa (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.
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
Mémoire (informatique)En informatique, la mémoire est un dispositif électronique numérique qui sert à stocker des données. La mémoire est un composant essentiel, présent dans tous les ordinateurs, les consoles de jeux, les GPS et de nombreux appareils électroniques. Les mémoires sont vendues sous forme de pièces détachées de matériel informatique, ou de composants électroniques. Les différences entre les pièces sont la forme, l'usage qui en est fait, la technologie utilisée, la capacité de stockage et le rapport entre le coût et la capacité.
Mémoire de masseEn informatique, une mémoire de masse est une mémoire de grande capacité, non volatile et qui peut être lue et écrite, entre autres, par un ordinateur. Technologies désuètes Mémoire à tores magnétiques, carte perforée, ruban perforé, cassette audio, tambour magnétique, disquette et disque magnéto-optique. Technologies en usage Bande magnétique, disque dur, SSD, disque optique (CD, DVD, Blu-ray) et mémoire flash.
Types of artificial neural networksThere 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.
Transistor countThe transistor count is the number of transistors in an electronic device (typically on a single substrate or "chip"). It is the most common measure of integrated circuit complexity (although the majority of transistors in modern microprocessors are contained in the cache memories, which consist mostly of the same memory cell circuits replicated many times). The rate at which MOS transistor counts have increased generally follows Moore's law, which observed that the transistor count doubles approximately every two years.
Matériel informatiqueUn matériel informatique (en anglais : hardware) est une pièce ou composant d'un appareil informatique. C'est la partie physique de l’informatique elle est appairée avec le logiciel (software ou firmware). Il y a des composants situés à l'intérieur de l'appareil qui sont indispensables à son fonctionnement et, d'autres secondaires disposées à l'extérieur (les périphériques). Les pièces intérieures sont, la plupart du temps, montées sur des circuits imprimés.
Magnetic storageMagnetic storage or magnetic recording is the storage of data on a magnetized medium. Magnetic storage uses different patterns of magnetisation in a magnetizable material to store data and is a form of non-volatile memory. The information is accessed using one or more read/write heads. Magnetic storage media, primarily hard disks, are widely used to store computer data as well as audio and video signals. In the field of computing, the term magnetic storage is preferred and in the field of audio and video production, the term magnetic recording is more commonly used.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
MemristorEn électronique, le memristor (ou memristance) est un composant électronique passif. Il a été décrit comme le quatrième composant passif élémentaire, aux côtés du condensateur (ou capacité), du résistor (ou résistance) et de la bobine(ou inductance). Le nom est un mot-valise formé à partir des deux mots anglais memory et resistor. Un memristor stocke efficacement l’information car la valeur de sa résistance électrique change de façon permanente lorsqu’un courant est appliqué.
Réseau de stockage SANvignette|upright=1.5|Protocoles d'accès à un SAN. En informatique, un réseau de stockage, ou SAN (de l'anglais Storage Area Network), est un réseau spécialisé permettant de mutualiser des ressources de stockage. vignette|Différence entre SAN et NAS. Un réseau de stockage se différencie des autres systèmes de stockage tels que le NAS (Network attached storage) par un accès bas niveau aux disques. Pour simplifier, le trafic sur un SAN est très similaire aux principes utilisés pour l'utilisation des disques internes (ATA, SCSI).
