public:ncom:2._neurones_et_reseaux [WiKi informatique]

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=====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.

<note tip>
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 {{http://link.springer.com/article/10.1007/bf02478259|MCu43}}, 
  * par analogie avec les circuits logiques des architectures informatiques.
</note>

<note important>
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. 
</note>

[[public:ncom:2.1 Activité et signal]]

[[public:ncom:2.2 Réseau de neurones]]

[[public:ncom:2.3 Traitement séquentiel]]

[[public:ncom:2.4 Traitement récurrent]]

[[public:ncom:2.5 Plasticité]]

[[public:ncom:2.6 Assemblées neuronales]]

[[public:ncom:2.7 Exemples]]