Analyser la règle d'apprentissage hébbienne

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Modélisation du potentiel synaptique

Explore la modélisation des potentiels synaptiques et les facteurs qui influencent leur amplitude.

Organisation du système neuronal

Explore l'organisation du système nerveux, y compris la structure des neurones, les synapses, les neurotransmetteurs et les circuits neuronaux.

Réseaux neuronaux : logique et applications

Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.

Transmission synaptique: Structure et Mécanismes

Explore la structure et la fonction des synapses, y compris la diversité des neurotransmetteurs et le rôle des récepteurs AMPA et NMDA.

Plasticité synaptique: Mécanismes et modèles

Explore différentes formes de plasticité synaptique et de modèles computationnels pour comprendre ses mécanismes et protocoles d'induction.

Apprentissage et plasticité synaptique

Couvre la stimulation sensorielle, l'apprentissage, la plasticité synaptique, et le postulat de Hebb dans les neurorobotiques.

Plasticité synaptique: Apprentissage de la mémoire en ligne

Explore la plasticité synaptique, les modèles de timing et les défis d'apprentissage de la mémoire en ligne dans les neurosciences computationnelles.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Introduction à l'apprentissage automatique

Fournit un aperçu de l'apprentissage automatique, y compris le contexte historique, les tâches clés, et les applications du monde réel.

Modèles de plasticité Spike-Timing

Explore les modèles Spike-Timing de plasticité, y compris STDP et les traces synaptiques.