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Séance de cours

Outils pour contrer les modèles neuronaux

Description

Cette séance de cours couvre les outils pour limiter les modèles de neurones, y compris eFEL pour l'analyse des traces de tension, BluePyOpt pour la modélisation axée sur les données, et la mise en œuvre d'algorithmes évolutifs. Des exemples montrent l'extraction de eCaractéristiques et l'optimisation des paramètres du modèle.

Dans MOOC

Simulation de la neuroscience

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Concepts associés (32)

Algorithme génétique

Les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.

Algorithme évolutionniste

vignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.

Evolutionary computation

In computer science, evolutionary computation is a family of algorithms for global optimization inspired by biological evolution, and the subfield of artificial intelligence and soft computing studying these algorithms. In technical terms, they are a family of population-based trial and error problem solvers with a metaheuristic or stochastic optimization character. In evolutionary computation, an initial set of candidate solutions is generated and iteratively updated.

Population model (evolutionary algorithm)

The population model of an evolutionary algorithm (EA) describes the structural properties of its population to which its members are subject. A population is the set of all proposed solutions of an EA considered in one iteration, which are also called individuals according to the biological role model. The individuals of a population can generate further individuals as offspring with the help of the genetic operators of the procedure. The simplest and widely used population model in EAs is the global or panmictic model, which corresponds to an unstructured population.

Canal ionique

Un canal ionique est une protéine membranaire qui permet le passage à grande vitesse d'un ou plusieurs ions. Il existe de nombreux types de canaux ioniques. Ils peuvent être sélectivement perméables à un ion tel que le sodium, le calcium, le potassium ou l'ion chlorure, ou bien à plusieurs ions à la fois. Les canaux ioniques sont présents dans la membrane de toutes les cellules. Ils ont un rôle central dans la physiologie des cellules excitables comme les neurones ou les cellules musculaires et cardiaques.

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Séances de cours associées (34)

Optimisation des modèles neuronaux: eFEL et BluePyOpt

Introduit eFEL et BluePyOpt pour optimiser les modèles neuronaux avec des données expérimentales, à l'aide d'algorithmes évolutifs.

Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.

Aspects informatiques de l'optimisation MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.

Méthodes d'optimisation heuristique

Explore les méthodes d'optimisation heuristique pour trouver l'optimum global efficacement.

Modélisation de l'activité électrique du neurone MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.

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Algorithme évolutionniste

Evolutionary computation

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