Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Réseau de neurones récurrentsUn 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.
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.
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.
Neurosciences comportementalesLes neurosciences comportementales, également connues sous les termes de psychologie biologique, biopsychologie, ou psychobiologie concernent l'application des principes de la biologie, en particulier de la neurobiologie à l'étude des processus mentaux et des comportements des humains et des animaux. Un chercheur de cette branche pourrait par exemple étudier le comportement de l'empreinte inhabituelle chez les oisons et le comparer à l'attachement chez le jeune enfant pour construire une théorie autour de ces phénomènes.
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.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Fonction d'activationDans le domaine des réseaux de neurones artificiels, la fonction d'activation est une fonction mathématique appliquée à un signal en sortie d'un neurone artificiel. Le terme de "fonction d'activation" vient de l'équivalent biologique "potentiel d'activation", seuil de stimulation qui, une fois atteint entraîne une réponse du neurone. La fonction d'activation est souvent une fonction non linéaire. Un exemple de fonction d'activation est la fonction de Heaviside, qui renvoie tout le temps 1 si le signal en entrée est positif, ou 0 s'il est négatif.
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.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Neurosciencesthumb|250px|Dessin de neurones du cervelet de pigeon par Santiago Ramón y Cajal (1899). Les neurosciences sont les études scientifiques du système nerveux, tant du point de vue de sa structure que de son fonctionnement, depuis l'échelle moléculaire jusqu'au niveau des organes, comme le cerveau, voire de l'organisme tout entier. Le champ de la recherche en neurosciences est un champ transdisciplinaire : la biologie, la chimie, les mathématiques, la bio-informatique ainsi que la neuropsychologie sont utilisées en neurosciences.
Neuronal ensembleA 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.
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).
Crête neuraleLa crête neurale ou plaque du toit désigne, chez l'embryon des craniates, une population de cellules transitoires et multipotentes générées à partir de la région la plus dorsale du tube neural. Ces cellules migrent dans l’ensemble de l'embryon au cours du développement et donnent naissance à une grande diversité de types cellulaires chez l'adulte.
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.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Réseau de neurones de HopfieldLe réseau de neurones d'Hopfield est un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la matrice des connexions est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone (un seul neurone est mis à jour à chaque unité de temps). Il a été popularisé par le physicien John Hopfield en 1982. Sa découverte a permis de relancer l'intérêt dans les réseaux de neurones qui s'était essoufflé durant les années 1970 à la suite d'un article de Marvin Minsky et Seymour Papert.
Neural correlates of consciousnessThe neural correlates of consciousness (NCC) refer to the relationships between mental states and neural states and constitute the minimal set of neuronal events and mechanisms sufficient for a specific conscious percept. Neuroscientists use empirical approaches to discover neural correlates of subjective phenomena; that is, neural changes which necessarily and regularly correlate with a specific experience.
Adverse childhood experiencesAdverse childhood experiences (ACEs) include childhood emotional, physical, or sexual abuse and household dysfunction during childhood. The categories are verbal abuse, physical abuse, contact sexual abuse, a battered mother, household substance abuse, household mental illness, incarcerated household members, and parental separation or divorce. The experiences chosen were based upon prior research that has shown to them to have significant negative health or social implications, and for which substantial efforts are being made in the public and private sector to reduce their frequency of occurrence.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
