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Neural networks with dynamic synapses

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Homeostatic plasticity

In neuroscience, homeostatic plasticity refers to the capacity of neurons to regulate their own excitability relative to network activity. The term homeostatic plasticity derives from two opposing concepts: 'homeostatic' (a product of the Greek words for 'same' and 'state' or 'condition') and plasticity (or 'change'), thus homeostatic plasticity means "staying the same through change". Homeostatic synaptic plasticity is a means of maintaining the synaptic basis for learning, respiration, and locomotion, in contrast to the Hebbian plasticity associated with learning and memory.

Autorécepteur

Les autorécepteurs sont des récepteurs présents sur l'extrémité présynaptique des terminaisons nerveuses. Ils sont impliqués dans la boucle retour lors de la transduction du signal nerveux. Un autorécepteur donné sera uniquement sensibles aux neurotransmetteurs ou hormones libérés par le neurone sur lequel il est situé. vignette|droite|Schéma d'une synapse noradrénergique avec des autorécepteurs.

Synaptic weight

In neuroscience and computer science, synaptic weight refers to the strength or amplitude of a connection between two nodes, corresponding in biology to the amount of influence the firing of one neuron has on another. The term is typically used in artificial and biological neural network research. In a computational neural network, a vector or set of inputs and outputs , or pre- and post-synaptic neurons respectively, are interconnected with synaptic weights represented by the matrix , where for a linear neuron where the rows of the synaptic matrix represent the vector of synaptic weights for the output indexed by .

Réseau de neurones artificiels

Un 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.

Model of computation

In computer science, and more specifically in computability theory and computational complexity theory, a model of computation is a model which describes how an output of a mathematical function is computed given an input. A model describes how units of computations, memories, and communications are organized. The computational complexity of an algorithm can be measured given a model of computation. Using a model allows studying the performance of algorithms independently of the variations that are specific to particular implementations and specific technology.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Cellule pyramidale

Les cellules pyramidales sont un certain type de neurone. Leur nom vient de la morphologie triangulaire de leur péricaryon. Elles possèdent en outre un arbre dendritique très développé qui reçoit un grand nombre de synapses. Leur axone peut projeter à grande distance. De par leurs propriétés morphologiques, on pense que les cellules pyramidales jouent un rôle central dans l'intégration de signaux convergents. Par ailleurs, elles s'adressent aux motoneurones et ont la possibilité de commander la force de contraction des muscles.

Computation

A computation is any type of arithmetic or non-arithmetic calculation that is well-defined. Common examples of computations are mathematical equations and computer algorithms. Mechanical or electronic devices (or, historically, people) that perform computations are known as computers. The study of computation is the field of computability, itself a sub-field of computer science. The notion that mathematical statements should be ‘well-defined’ had been argued by mathematicians since at least the 1600s, but agreement on a suitable definition proved elusive.

Primitive data type

In computer science, primitive data types are a set of basic data types from which all other data types are constructed. Specifically it often refers to the limited set of data representations in use by a particular processor, which all compiled programs must use. Most processors support a similar set of primitive data types, although the specific representations vary. More generally, "primitive data types" may refer to the standard data types built into a programming language (built-in types).

Type (informatique)

vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.