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Des modèles d'épilation aux modèles de taux

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Description

Cette séance de cours couvre la transition des modèles de spiking aux modèles de vitesse dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la plasticité synaptique et l'apprentissage. Parmi les sujets abordés, mentionnons les modèles de plasticité par timing, l'approche indépendante de Poisson et la relation avec les modèles fondés sur les taux.

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 (32)

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.

Apprentissage

L’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.

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.

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.

Codage neuronal

Le codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.

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Séances de cours associées (64)

Plasticité synaptique et apprentissage : modèle F7 Triplet STDP MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore le modèle Triplet STDP dans la plasticité synaptique et l'apprentissage.

Introduction à la neuroscience des systèmes: Aperçu des systèmes de mémoire

Introduit les neurosciences des systèmes, en se concentrant sur les circuits neuronaux, les systèmes de mémoire et la logistique des cours.

Modèles de plasticité Spike-Timing MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

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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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Couvre la plasticité synaptique, les types de synapses, le postulat de Hebb, LTP, LTD, et les oscillations réseau dans l'hippocampe.

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