Plasticité synaptique et apprentissage : modèle F7 Triplet STDP
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la plasticité synaptique à court terme dans la neuroscience computationnelle, couvrant les modèles, les mécanismes et les échelles de temps de la dynamique synaptique.
Explore les méthodes avancées de neuromodulation humaine, y compris le placement d'électrodes, les protocoles de stimulation, les techniques d'optimisation et les défis d'auto-application à domicile.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
Couvre l'apprentissage hébbien, le renforcement de l'apprentissage, les types d'apprentissage, les modèles neuronaux, les règles d'apprentissage et l'homéostasie de poids.
Explore comment les mécanismes de plasticité synaptique conduisent à des neurones étroitement interconnectés et comment les formes des neurones influencent les tendances de la micro-connectivité.
