Estimation des paramètres

Cette séance de cours couvre le processus d'estimation des paramètres dans les modèles neuronaux, en mettant l'accent sur les méthodes d'optimisation quadratique et convexe. Il s'inscrit dans le modèle de réponse Spike (SRM) et le modèle linéaire généralisé (GLM), en discutant de l'ajout de bruit au SRM. L'instructeur explique le concept d'ajustement linéaire dans les paramètres et son application à la modélisation neuronale, en mettant l'accent sur la comparaison entre le modèle et les données. La séance de cours explore également l'utilisation de la notation vectorielle pour l'estimation des paramètres et l'importance de l'optimisation quadratique dans la modélisation de la tension sous-seuil. Les paramètres extraits des modèles neuronaux sont analysés, montrant l'application pratique de l'estimation des paramètres dans la neuroscience computationnelle.