Academic literature on the topic 'Modèles de neurones impulsionnels'
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Journal articles on the topic "Modèles de neurones impulsionnels":
Meunier, David, and Hélène Paugam-Moisy. "Simulation d'un amorçage intermodal sur un réseau de neurones impulsionnels." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 1-2 (April 1, 2005): 375–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.375-388.
Dechemi, N., T. Benkaci, and A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous." Revue des sciences de l'eau 16, no. 4 (April 12, 2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.
Bossu, Jean-Louis, and Sébastien Roux. "Les modèles animaux d’étude de l’autisme." médecine/sciences 35, no. 3 (March 2019): 236–43. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019036.
Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz, and Y. El Ghachtoul. "Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels." Revue des sciences de l'eau 9, no. 3 (April 12, 2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.
Fortin, V., T. B. M. J. Ouarda, P. F. Rasmussen, and B. Bobée. "Revue bibliographique des méthodes de prévision des débits." Revue des sciences de l'eau 10, no. 4 (April 12, 2005): 461–87. http://dx.doi.org/10.7202/705289ar.
Calas, André. "De la neuroendocrinologie à la biologie cellulaire : Andrée Tixier-Vidal (1923–2021)." Biologie Aujourd’hui 216, no. 3-4 (2022): 75–81. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2022024.
Yao, Marcel Konan, Djedro Clément Akmel, Kouamé Lazare Akpetou, Albert Trokourey, Kouassi Benjamin Yao, and Nogbou Emmanuel Assidjo. "Modélisation de l'évolution spatiotemporelle du phosphore minéral dans une baie lagunaire hypereutrophe tropicale : la baie lagunaire de Tiagba (Côte d'Ivoire)." Revue des sciences de l’eau 30, no. 3 (March 28, 2018): 247–58. http://dx.doi.org/10.7202/1044250ar.
Pardé, Mickaël, Laure Raynaud, and Arnaud Mounier. "La prévision à moyenne échéance de la tempête Ciaràn par intelligence artificielle." La Météorologie, no. 125 (2024): 036. http://dx.doi.org/10.37053/lameteorologie-2024-0034.
Delmas, P. "CS04 Rôle des canaux NAV dans l’activité des neurones spinaux dans des modèles de douleur neuropathique." Douleurs : Evaluation - Diagnostic - Traitement 8 (October 2007): 14. http://dx.doi.org/10.1016/s1624-5687(07)73085-8.
Mallet, L. "∑njeux de la πsychiatrie ℂomputationnelle." European Psychiatry 30, S2 (November 2015): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.143.
Dissertations / Theses on the topic "Modèles de neurones impulsionnels":
Brette, Romain. "Modèles Impulsionnels de Réseaux de Neurones Biologiques." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005340.
Rochel, Olivier. "Une approche événementielle pour la modélisation et la simulation de réseaux de neurones impulsionnels." Nancy 1, 2004. http://www.theses.fr/2004NAN10004.
At present, there exists no generic modeling and simulation framework that addresses the study of large spiking neural networks. In the existing models, the impulses are generally associated with discontinuities in the otherwise continuous dynamics of the neurons. This raises modeling and practical implementation issues. We propose an novel approach based on the discrete-event system abstraction, grounded on the DEVS formalism, that can be used to represent a large class of spiking neurons and permits the modeling of large networks. A simulation engine has been developed on top of this formalism. It is based on an efficient event-driven algorithm and has been evaluated on sequential as well as parallel machines. We have tested our approach within a multi-disciplinary project on olfactory perception
Quan, Zou. "Modèles computationnels de la plasticité impulsionnelle : synapses, neurones et circuits." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066135.
Ambard, Maxime. "Influence de l'inhibition synaptique sur le codage de l'information par les cellules mitrales du bulbe olfactif." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00401813.
Dans un premier temps, l'analyse de données expérimentales recueillies en condition in vitro dans des tranches de bulbe olfactif de rats révèle le caractère phasé des potentiels d'action des cellules mitrales relativement aux oscillations du potentiel de champ local. Ce phasage est largement atténué lorsque l'on bloque pharmacologiquement l'inhibition provenant des granules, mettant ainsi en évidence le rôle primordial de l'inhibition synaptique. Afin d'extraire le décours temporel de la conductance synaptique inhibitrice, nous proposons une nouvelle méthode basée sur l'ajustement d'un modèle de neurone associé à l'injection de bloqueurs synaptiques. Grâce à celle-ci, nous observons que les fluctuations de la conductance synaptique inhibitrice sont corrélées à celles mesurées sur le potentiel de champ local. Une relation entre l'inhibition reçue et la phase des potentiels d'action est également dévoilée. Un neurone aura plus de chance d'émettre en phase s'il reçoit un nombre important d'événements synaptiques inhibiteurs et si ces événements sont eux-même phasés.
Dans un deuxième temps, les résultats de cette analyse sont rassemblés au sein d'un modèle informatique de bulbe olfactif afin d'explorer les capacités de codage de l'interaction mitrale-granule. Après avoir montré que le transfert d'information des cellules mitrales semble plus résider dans leurs instants précis d'émission de potentiels d'action au cours des oscillations que dans leurs fréquences de décharges, nous étudions analytiquement l'influence du nombre d'événements synaptiques inhibiteurs reçus et de leur dispersion temporelle sur la précision de l'activité des cellules mitrales. Notre étude conclut que la robustesse du code produit par les cellules mitrales lors des oscillations du réseau est conditionnée par une forte interaction synaptique entre les cellules mitrales et les cellules granulaires. En dernier lieu, nous appliquons notre modèle de bulbe olfactif pour reconnaître des odeurs à l'aide d'une matrice de capteurs de gaz artificiels.
Chevallier, Sylvain. "Implémentation d'un système préattentionnel avec des neurones impulsionnels." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00472849.
Oudjail, Veïs. "Réseaux de neurones impulsionnels appliqués à la vision par ordinateur." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2022. http://www.theses.fr/2022ULILB048.
Artificial neural networks (ANN) have become a must-have technique in computer vision, a trend that started during the 2012 ImageNet challenge. However, this success comes with a non-negligible human cost for manual data labeling, very important in model learning, and a high energy cost caused by the need for large computational resources. Spiking Neural Networks (SNN) provide solutions to these problems. It is a particular class of ANNs, close to the biological model, in which neurons communicate asynchronously by representing information through spikes. The learning of SNNs can rely on an unsupervised rule: the STDP. It modulates the synaptic weights according to the local temporal correlations observed between the incoming and outgoing spikes. Different hardware architectures have been designed to exploit the properties of SNNs (asynchrony, sparse and local operation, etc.) in order to design low-power solutions, some of them dividing the cost by several orders of magnitude. SNNs are gaining popularity and there is growing interest in applying them to vision. Recent work shows that SNNs are maturing by being competitive with the state of the art on "simple" image datasets such as MNIST (handwritten numbers) but not on more complex datasets. However, SNNs can potentially stand out from ANNs in video processing. The first reason is that these models incorporate an additional temporal dimension. The second reason is that they lend themselves well to the use of event-driven cameras. They are bio-inspired sensors that perceive temporal contrasts in a scene, in other words, they are sensitive to motion. Each pixel can detect a light variation (positive or negative), which triggers an event. Coupling these cameras to neuromorphic chips allows the creation of totally asynchronous and massively parallelized vision systems. The objective of this thesis is to exploit the capabilities offered by SNNs in video processing. In order to explore the potential offered by SNNs, we are interested in motion analysis and more particularly in motion direction estimation. The goal is to develop a model capable of learning incrementally, without supervision and with few examples, to extract spatiotemporal features. We have therefore performed several studies examining the different points mentioned using synthetic event datasets. We show that the tuning of the SNN parameters is essential for the model to be able to extract useful features. We also show that the model is able to learn incrementally by presenting it with new classes without deteriorating the performance on the mastered classes. Finally, we discuss some limitations, especially on the weight learning, suggesting the possibility of more delay learning, which are still not very well exploited and which could mark a break with ANNs
Aziz, Mohammed, and Abdelaziz Bensrhair. "Apprentissage de réseaux de neurones impulsionnels. Application à des systèmes sensorimoteurs." INSA de Rouen, 2005. http://www.theses.fr/2005ISAM0005.
Lecerf, Gwendal. "Développement d'un réseau de neurones impulsionnels sur silicium à synapses memristives." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0219/document.
Supported financially by ANR MHANN project, this work proposes an architecture ofspiking neural network in order to recognize pictures, where traditional processing units are inefficient regarding this. In 2008, a new passive electrical component had been discovered : the memristor. Its resistance can be adjusted by applying a potential between its terminals. Behaving intrinsically as artificial synapses, memristives devices can be used inside artificial neural networks.We measure the variation in resistance of a ferroelectric memristor (obtained from UMjCNRS/Thalès) similar to the biological law STDP (Spike Timing Dependant Plasticity) used with spiking neurons. With our measurements on the memristor and our network simulation (aided by INRIASaclay) we designed successively two versions of the IC. The second IC design is driven by specifications of the first IC with additional functionalists. The second IC contains two layers of a spiking neural network dedicated to learn a picture of 81 pixels. A demonstrator of hybrid neural networks will be achieved by integrating a chip of memristive crossbar interfaced with thesecond IC
Boullet, Isabelle. "La sonie des sons impulsionnels : perception, mesures et modèles." Phd thesis, Université de la Méditerranée - Aix-Marseille II, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009870.
Boullet, Isabelle Catherine. "La sonie des sons impulsionnels : perception, mesures et modèles." Aix-Marseille 2, 2005. http://www.theses.fr/2005AIX22053.
Books on the topic "Modèles de neurones impulsionnels":
Horcholle-Bossavit, Ginette. Le neurone computationnel: Histoire d'un siècle de recherches. Paris: CNRS, 2005.
R, Poznanski Roman, ed. Modeling in the neurosciences: From ionic channels to neural networks. Amsterdam: Harwood Academic Publishers, 1999.
(Editor), Lynn Nadel, Lynn Cooper (Editor), Peter Culicover (Editor), and Robert M. Harnish (Editor), eds. Neural connections, mental computation. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1992.
Lynn, Nadel, ed. Neural connections, mental computation. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.
1956-, Koch Christof, and Segev Idan, eds. Methods in neuronal modeling: From ions to networks. 2nd ed. Cambridge, Mass: MIT Press, 1998.
Wang, Cheng, and Slikker Jr William. Neural Cell Biology. Taylor & Francis Group, 2017.
Wang, Cheng, and Slikker Jr William. Neural Cell Biology. Taylor & Francis Group, 2017.
Lindsay, K. A., G. N. Reeke, R. R. Poznanski, J. R. Rosenberg, and O. Sporns. Modeling in the Neurosciences: From Biological Systems to Neuromimetic Robotics. Taylor & Francis Group, 2005.
Wang, Cheng, and Slikker Jr William. Neural Cell Biology. Taylor & Francis Group, 2017.
Wang, Cheng, and Slikker Jr William. Neural Cell Biology. Taylor & Francis Group, 2017.
Book chapters on the topic "Modèles de neurones impulsionnels":
MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU, and Zhe ZHU. "Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2, 125–74. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.
BENMAMMAR, Badr, and Asma AMRAOUI. "Application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive." In Gestion et contrôle intelligents des réseaux, 233–60. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9008.ch9.