Stratégie évolutivement stableEn théorie des jeux, en psychologie comportementale et en psychologie évolutionniste, une stratégie évolutivement stable ou SES (en anglais, evolutionarily stable strategy ou ESS) est un cas particulier d'équilibre de Nash tel que, dans une grande population de joueurs se rencontrant aléatoirement, plusieurs stratégies peuvent coexister chacune possédant une fréquence d'équilibre propre. Développé originellement en 1973 par John Maynard Smith et George R.
Agent intelligentEn intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
NeuroevolutionNeuroevolution, or neuro-evolution, is a form of artificial intelligence that uses evolutionary algorithms to generate artificial neural networks (ANN), parameters, and rules. It is most commonly applied in artificial life, general game playing and evolutionary robotics. The main benefit is that neuroevolution can be applied more widely than supervised learning algorithms, which require a syllabus of correct input-output pairs. In contrast, neuroevolution requires only a measure of a network's performance at a task.
Potentiel postsynaptique inhibiteurAn inhibitory postsynaptic potential (IPSP) is a kind of synaptic potential that makes a postsynaptic neuron less likely to generate an action potential. IPSPs were first investigated in motorneurons by David P. C. Lloyd, John Eccles and Rodolfo Llinás in the 1950s and 1960s. The opposite of an inhibitory postsynaptic potential is an excitatory postsynaptic potential (EPSP), which is a synaptic potential that makes a postsynaptic neuron more likely to generate an action potential.
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.
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.
Agent-based modelAn agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
Écologie comportementaleL'écologie comportementale, également appelée écoéthologie, est l'étude scientifique du comportement animal principalement en milieu naturel, notamment dans une perspective évolutionniste. Les écoéthologistes disposent de plusieurs approches méthodologiques alliant théorisation, échantillonnage et observation, et leurs études concernent plus particulièrement la manière dont les animaux assurent leurs fonctions vitales.
Évolvabilitévignette|Profil de fitness trans-environment avec deux caractères montrant le degré de sélectabilité d'un phénotype selon un gradient d'expression des caractères en jeu. L’évolvabilité, ou évoluabilité, ou encore adaptabilité évolutionnaire, est un concept majeur de la biologie évolutive du développement, qui désigne la capacité d’un organisme à générer de la variation phénotypique héritable en réduisant les mutations désavantageuses ou létales. En d’autres termes, certains changements génétiques seront avantagés chez un organisme vivant grâce à différents processus.
SynaptogenèseLa synaptogenèse est la formation des synapses. Bien qu'elle se produise tout au long de la durée de vie d'une personne saine, une explosion de la formation des synapses se produit au cours du développement précoce du cerveau. On prend pour exemple la mise en place de la jonction neuromusculaire. Tout d'abord, il doit y avoir une reconnaissance par les terminaisons axonales des cellules cibles avec lesquelles la jonction doit se faire.
