2. Neurones et réseaux
Pour modéliser le cerveau nous utilisons l'analogie du circuit reconfigurable.
- Un circuit est ici un graphe (connexe) constitué :
- de nœuds
- et d'arêtes.
- L'activité qui se développe dans le circuit repose :
- sur la transmission de signaux sur les axones
- via les neurones qui en sont les relais.
Inspirés par le fonctionnement du cerveau, les réseaux de neurones sont des modèles de calculateurs :
- dans lesquels le ``programme'' (la fonction de réponse) est décrit par un graphe.
- Ce graphe est constitué :
- d'un ensemble de nœuds, qui sont les unités de calcul,
- et un ensemble d'arêtes, pondérées et orientées, qui transportent le signal entre les différentes unités de calcul.
Le signal produit par les neurones biologiques n'est pas une grandeur continue.
- Le système nerveux est donc caractérisé par l'émission et la réception de signaux discrets,
- qui présentent à première vue une certaine analogie avec les signaux numériques,
- à ceci près qu'il n'existe pas d'horloge centrale pour cadencer les opérations.
C'est ce caractère discret des opérations neuronales qui avait inspiré les premiers modèles de neurones,
- au sein desquels les unités neuronales se comportaient comme des portes logiques MCu43,
- par analogie avec les circuits logiques des architectures informatiques.
Il existe :
- de nombreux modèles de neurones
- et de nombreux modèles de réseaux de neurones.
La modélisation des processus neuronaux repose donc sur un choix du modélisateur, qui est fonction :
- du mécanisme qu'il souhaite étudier,
- des outils d'analyse
- et/ou de la puissance de calcul dont il dispose.