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Principes d'auto-organisation

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Description

Cette séance de cours porte sur les principes de l'auto-organisation dans les réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur la façon dont l'ordre mondial émerge des interactions locales. Les sujets abordés comprennent le développement de champs réceptifs, la règle d'Oja, les colonnes de domination oculaire, les cartes Kohonen et le rôle fonctionnel des cartes corticales.

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Concepts associés (24)

Homonculus moteur

vignette|Lhomuncule moteur. L'homoncule moteur désigne l'organisation de la commande motrice des muscles du corps humain à la surface du cerveau. Le gyrus pré-central (ou circonvolution frontale ascendante) du cortex cérébral est peuplé de grands neurones pyramidaux, dits « cellules de Betz » qui sont le point de départ des axones qui constituent la voie pyramidale. Cette partie du cortex est l'aire 4 de Brodmann.

Carte autoadaptative

Les cartes autoadaptatives, cartes auto-organisatrices ou cartes topologiques forment une classe de réseau de neurones artificiels fondée sur des méthodes d'apprentissage non supervisées. Elles sont souvent désignées par le terme anglais self organizing maps (SOM), ou encore cartes de Kohonen du nom du statisticien ayant développé le concept en 1984. La littérature utilise aussi les dénominations : « réseau de Kohonen », « réseau autoadaptatif » ou « réseau autoorganisé ».

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.

Cortex cérébral

Le cortex cérébral (ou écorce cérébrale), d'origine prosencéphalique, est la substance grise périphérique des hémisphères cérébraux. Il se compose de trois couches (pour l'archi- et le paléocortex) à six couches (pour le néocortex) renfermant différentes classes de neurones, d'interneurones et de cellules gliales. Le cortex peut être segmenté en différentes aires selon des critères cytoarchitectoniques (nombre de couches, type de neurones), de leur connexions, notamment avec le thalamus, et de leur fonction.

Neural network

A 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.

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