Modèles du neurone biologiquevignette|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.
Codage neuronalLe codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
Réseau de neurones à impulsionsLes 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).
Neuronethumb|537x537px|Schéma complet d’un neurone. Un neurone, ou une cellule nerveuse, est une cellule excitable constituant l'unité fonctionnelle de la base du système nerveux. Les neurones assurent la transmission d'un signal bioélectrique appelé influx nerveux. Ils ont deux propriétés physiologiques : l'excitabilité, c'est-à-dire la capacité de répondre aux stimulations et de convertir celles-ci en impulsions nerveuses, et la conductivité, c'est-à-dire la capacité de transmettre les impulsions.
Pointes-OndesLes pointes-ondes (spike-and-wave en anglais) sont un motif d'oscillation de l'électroencéphalogramme (EEG) qui apparaît en général pendant certaines manifestations d'épilepsie chez l'homme ou chez l'animal. Les pointes-ondes sont observées en particulier lors de crises généralisées, par exemple lors du petit mal épileptique (crises d'absence). Chez l'homme, les pointes-ondes se produisent généralement autour d'une fréquence de 3 Hz ou moins, et sont caractérisées par une remarquable synchronie bilatérale.
Rythme cérébralUn 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.
Neural decodingNeural decoding is a neuroscience field concerned with the hypothetical reconstruction of sensory and other stimuli from information that has already been encoded and represented in the brain by networks of neurons. Reconstruction refers to the ability of the researcher to predict what sensory stimuli the subject is receiving based purely on neuron action potentials. Therefore, the main goal of neural decoding is to characterize how the electrical activity of neurons elicit activity and responses in the brain.
Neurone formelthumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.
Reaction rateThe reaction rate or rate of reaction is the speed at which a chemical reaction takes place, defined as proportional to the increase in the concentration of a product per unit time and to the decrease in the concentration of a reactant per unit time. Reaction rates can vary dramatically. For example, the oxidative rusting of iron under Earth's atmosphere is a slow reaction that can take many years, but the combustion of cellulose in a fire is a reaction that takes place in fractions of a second.
Models of neural computationModels 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.
MotoneuroneLes motoneurones constituent la voie de sortie du système nerveux central ou la voie finale de tout acte moteur. Les corps cellulaires des motoneurones sont situés soit dans le tronc cérébral, soit dans la corne ventrale de la substance grise de la moelle épinière. Chaque motoneurone possède un axone qui part du système nerveux central pour innerver les fibres musculaires d'un muscle. L'ensemble constitué par un motoneurone et les fibres musculaires qu'il innerve constitue une unité motrice.
Rate equationIn chemistry, the rate law or rate equation for a chemical reaction is a mathematical equation that links the rate of forward reaction with the concentrations or pressures of the reactants and constant parameters (normally rate coefficients and partial reaction orders). For many reactions, the initial rate is given by a power law such as where [\mathrm{A}] and [\mathrm{B}] express the concentration of the species \mathrm{A} and \mathrm{B}, usually in moles per liter (molarity, M).
Neural networkA 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.
Arithmétique multiprécisionL'arithmétique multiprécision désigne l'ensemble des techniques mises en œuvre pour manipuler dans un programme informatique des nombres (entiers, rationnels, ou flottants principalement) de taille arbitraire. Il s'agit d'une branche de l'arithmétique des ordinateurs. On oppose l'arithmétique multi-précision à l'arithmétique en simple ou double précision, comme celle spécifiée par le standard IEEE 754 pour les nombres flottants.
Réseau de neurones artificielsUn 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.
