Réseau De Neurones Pulseurs

Introduction

Les réseaux de neurones pulseurs (traduction approximative de Spiking Neural Network?) sont depuis environ cinq ans le nouveau concept à la mode dans le domaine des Sciences Cognitives?. Il s'agit de réseaux de neurones biologiquement plus plausibles que ceux utilisés habituellement en Intelligence Artificielle. Leur principale différence vient du modèle formel des neurones utilisés.

Jusqu'ici on utilisait le modèle formel de McCulloch? et Pitts, qui identifiait l'activité d'un neurone avec sa fréquence moyenne d'émission. Or on s'est rendu compte que dans le cerveau, des groupes de neurones se synchronisaient lors de processus de reconnaissance/prise de conscience d'objets, de focalisation de l'attention ou de contrôle musculaire. Le fait qu'un certain nombre de neurones "pulsent" simultanément ne peut être pris en compte par ce modèle, puisque celui-ci ne traite que la fréquence des neurones et ignore leurs "phases".

De plus, on a découvert que le cerveau faisait évoluer l'efficacité des synapses reliant deux neurones selon une règle très simple, basée sur la différence de temps séparant des pulsations des deux neurones. Cette règle apportait du sang neuf à une très vieille règle (plus vieille que les premiers ordinateurs !) nommée Règle De Hebb?, et qui jusque là n'avait apporté que des résultats médiocre dans les réseaux de neurones artificiels, en dépit des nombreuses raisons théoriques qui laissaient supposer sa validité. Or cette version "temporelle" de la règle de Hebb n'a aucun sens dans le cadre du modèle de McCulloch? et Pitts.

Sur la base d'études biologiques, de nouveaux modèles ont donc été développés, reposant pour la plupart sur des équations différentielles simples (donc faciles à simuler), bien que non linéaires et impossibles à résoudre formellement. Puis les propriétés des réseaux artificiels conçus avec ces nouveaux neurones ont été étudiées, ainsi que celles de la règle de Hebb temporelle. Mais ça, ce sera pour plus tard ;-)

Clément Pillias.

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