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Connectivité spécifique au type de cellule et connexions au fusil de chasse

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre le concept de connectivité spécifique au type de cellule et de connectomique de fusil de chasse, en mettant l'accent sur les défis et les techniques impliqués dans la cartographie des connexions neuronales à différentes échelles. La présentation s'inscrit dans les méthodes utilisées pour étudier les modèles de connectivité dans le cerveau, de denses mm3 connectomiques à clairsemées connectomiques de fusil de chasse, mettant en évidence les différences dans la densité d'échantillonnage et l'échelle de mesure. La séance de cours traite également de l'application de la tomographie en réseau, des questions techniques dans l'imagerie à grande échelle et de l'importance de l'assemblage en volume dans la compréhension des circuits neuraux.

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Concepts associés (28)

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.

Réseau neuronal résiduel

droite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).

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.

Cartographie du cerveau

La cartographie du cerveau est un ensemble de techniques des neurosciences dédiées à la création de représentations spatiales des quantités ou des propriétés biologiques du cerveau humain ou non-humain. La cartographie du cerveau est en outre définie par la Société pour la cartographie et le traitement du cerveau (Society for Brain Mapping and Therapeutics - SBMT) comme l'étude de l'anatomie et du fonctionnement du cerveau et de la moelle épinière grâce à l'utilisation de l' (intra-opératoire, microscopique, endoscopique et l'imagerie multi-modalité), l’utilisation de l'immunohistochimie, la génétique moléculaire et l’optogénétique, les cellules souches et la biologie cellulaire, l'ingénierie (matériel, électrique et biomédical), la neurophysiologie et les nanotechnologies.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

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Sans titre

Réseaux et réseaux du cerveau

Couvre les bases des réseaux, en mettant l'accent sur les réseaux du cerveau, les percées historiques, les découvertes de petits mondes et de réseaux sans échelle, et l'importance du connectome humain.

Principes fondamentaux de la connectivité cérébrale

Introduit les bases de la connectomique cérébrale, y compris la terminologie, le prétraitement des données, l'IRM fonctionnelle, les mesures de connectivité et la structure modulaire.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla

Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.

Traitement des signaux graphiques pour le cerveau

Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.

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