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Séance de cours

Dynamique neuronale : décisions et simulations

Description

Cette séance de cours couvre la dynamique neuronale de la prise de décision, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle et la théorie de la dynamique décisionnelle. Il explore les simulations et les expériences sur les populations de neurones, en comparant la théorie avec les données expérimentales des neurones LIP.

Dans MOOC

Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

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Prise de décision

vignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.

Simulation de phénomènes

La simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.

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.

Simulation informatique

vignette|upright=1|Une simulation informatique, sur une étendue de , de l'évolution du typhon Mawar produite par le Modèle météorologique Weather Research and Forecasting La simulation informatique ou numérique est l'exécution d'un programme informatique sur un ordinateur ou réseau en vue de simuler un phénomène physique réel et complexe (par exemple : chute d’un corps sur un support mou, résistance d’une plateforme pétrolière à la houle, fatigue d’un matériau sous sollicitation vibratoire, usure d’un roulem

Réseau de neurones artificiels

Un 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.

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Dynamique neuronale de la cognition: Modèles de décision MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les modèles de décision dans la dynamique neuronale de la cognition, couvrant la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et la théorie de la dynamique décisionnelle.

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.

Décisions, actions, volonté MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.

Modélisation de l'activité neuronale

Explore la modélisation de l'activité neuronale, y compris les taux de tir, les réponses aux stimuli et le comportement du réseau.

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Explore la dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.

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