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Séance de cours

Jouer avec les couleurs pour ajouter du contraste

Description

Cette séance de cours traite d'une technique permettant d'améliorer les résultats visuels des simulations de circuits neuronaux en attribuant des couleurs aléatoires à des neurones individuels à partir d'une palette personnalisée, permettant une compréhension plus claire des images résultantes.

Dans MOOC

Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Source officielle

Concepts associés (12)

Réseau de neurones (biologie)

En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.

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.

Models of neural computation

Models of neural computation are attempts to elucidate, in an abstract and mathematical fashion, the core principles that underlie information processing in biological nervous systems, or functional components thereof. This article aims to provide an overview of the most definitive models of neuro-biological computation as well as the tools commonly used to construct and analyze them.

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).

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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Séances de cours associées (32)

Compréhension biophysique du comportement électrique neuronal

Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.

Modélisation de l'électrophysiologie : différentes échelles MOOC: Les neurosciences reconstruites : Génétique et développement du cerveau

Couvre la modélisation de l'électrophysiologie à différentes échelles, en discutant des canaux ioniques, des neurones uniques et des microcircuits.

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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Signal neuronal et traitement des signaux : modélisation et simulation

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