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Réseaux de neurones à épilation

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur aborde le thème des réseaux de neurones piquants, en mettant l'accent sur les modèles de champ moyen des états d'IA et les fonctions de transfert. Elle s'insère dans la dynamique des populations excitatrices et inhibitrices dans des réseaux équilibrés à faible intensité de courant, ainsi que dans la prédiction de l'espace d'état dans des réseaux basés sur la conductance. La séance de cours explore également des modèles de spiking d'états irréguliers et le calcul des fonctions de transfert à partir de neurones réels, y compris des exemples de neurones V1 de souris. Diverses simulations numériques et prédictions de modèles sont discutées, fournissant des informations sur le comportement de différents types de neurones.

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Proximité ontologique

Biologie

Neurosciences: Neurosciences computationnelles

Concepts associés (29)

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).

Neuronal ensemble

A neuronal ensemble is a population of nervous system cells (or cultured neurons) involved in a particular neural computation. The concept of neuronal ensemble dates back to the work of Charles Sherrington who described the functioning of the CNS as the system of reflex arcs, each composed of interconnected excitatory and inhibitory neurons. In Sherrington's scheme, α-motoneurons are the final common path of a number of neural circuits of different complexity: motoneurons integrate a large number of inputs and send their final output to muscles.

Non-spiking neuron

Non-spiking neurons are neurons that are located in the central and peripheral nervous systems and function as intermediary relays for sensory-motor neurons. They do not exhibit the characteristic spiking behavior of action potential generating neurons. Non-spiking neural networks are integrated with spiking neural networks to have a synergistic effect in being able to stimulate some sensory or motor response while also being able to modulate the response.

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.

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Modèle AdEx: Profils de firing et analyse du plan de phase MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

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Réseaux d'attractions et neurones à épilation MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

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L'informatique scientifique en neurosciences

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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.

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