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Séance de cours

Modèle d'intégration de fuite et d'incendie

Description

Cette séance de cours couvre le modèle d'intégration et de feu de fuite dans la neuroscience computationnelle, mettant l'accent sur la dynamique des neurones uniques. Parmi les sujets abordés, mentionnons les équations du modèle, l'émission des pics, les pics d'entrée et la relation fréquence-courant.

Dans MOOC

Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Source officielle

Concepts associés (17)

Modèles du neurone biologique

vignette|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.

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.

Neurosciences computationnelles

Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.

Réseau de neurones à impulsions

Les 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).

Neurosciences

thumb|250px|Dessin de neurones du cervelet de pigeon par Santiago Ramón y Cajal (1899). Les neurosciences sont les études scientifiques du système nerveux, tant du point de vue de sa structure que de son fonctionnement, depuis l'échelle moléculaire jusqu'au niveau des organes, comme le cerveau, voire de l'organisme tout entier. Le champ de la recherche en neurosciences est un champ transdisciplinaire : la biologie, la chimie, les mathématiques, la bio-informatique ainsi que la neuropsychologie sont utilisées en neurosciences.

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Modèles et données MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre l'optimisation des modèles neuronaux pour le codage et le décodage dans les neurosciences computationnelles.

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.

Modèles d'intégration et d'incendie généralisés MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le modèle d'intégration et d'incendie généralisé et le modèle d'intégration et d'incendie non linéaire.

Trois définitions du code tarifaire MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Discute de trois définitions du code de taux dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la moyenne temporelle, les intervalles entre les spikes et le facteur FANO.

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Explore l'estimation des paramètres dans les modèles neuronaux, en mettant l'accent sur l'optimisation quadratique et l'ajustement linéaire.

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