Discussion :

[Ethan 0x21]

Bonjour,


J'aimerai me lancer dans le développement d'un réseau neuronal granulairement proche des méchanismes fonctionnels biologique, suivant la lois de Hebb vis à vis des méthodes de PLT, afin d'éviter le déterminisme apporté par un systéme statique d'appentissage supervisé, cependant certains éléments m'échappe :

-Combien de temps reste activé un neurone (((wi*xj) - Seuil ) > 0) , est-ce une constante (ce qui métonnerai) ou faut-il lui attribué une durée aléatoire (exprimée en cycle horloge) borné dans un interval prédeterminé (ex : ]0 ; 10[ ?

-Quel est la régle stipulant l'établissement dynamique de nouvelles synapse si certains connaissent des algorithme mimétiquement proche du biologique ?


Nota bene : j'ai déja effectué mes investigations sur des forum de neurologies, cependant les réponses refléte trop l'aspect moléculaire, etc... que je souhaite (ne peut pas) simulé avec mes machines, je souhaite uniquement m'atteler a l'aspect fonctionnel des réseaux de neurone.

Je vous remercis d'avance dans le cas d'hypothétiques réponses.

[Invité]

Bonjour, je trouve bizarre que tu n'ai pas eu de réponse encore.
Je suis amateur en programmation donc, ce que je vais dire est probablement à confirmer ou infirmer.
D'après ce que je sais un réseaux de neurones artificiels n'est pas quelque chose de dynamique dans le sens ou ça n'évolue pas tout seul.
En suite, je ne connais pas toute les implémentation, en tout cas pour les réseaux que j'utilise, les le concept de synapse est probablement représenté comme une structure constante.

Mais je ne dis pas qu'on ne peut pas l'implémenter, donc en fait ce que je dit est potentiellement faux malgré l'éventuelle exactitude ponctuelle de mon propos.

[Ethan 0x21]

Bonjour,


Il faut dire qu'au contrario d'une plétore de forums sur ce site, ce forum est particuliérement délaissé, certainement du fait que ce domaine demande des connaissance assez spécifiques , qui ne sont pas génériques aux autres forums.

D'après ce que je sais un réseaux de neurones artificiels n'est pas quelque chose de dynamique dans le sens ou ça n'évolue pas tout seul.

En effet il faut des stimulus en entrée (des capteurs en somme) connectés au Rdn.

en tout cas pour les réseaux que j'utilise, les le concept de synapse est probablement représenté comme une structure constante

C'est exa et c'est bien le probléme des algorithme traditionnels utilisé par tout le monde (ex : perceptron, etc...) elles sont beaucoups trop constante et limite la plasticité du Rdn.

Ceci dit je n'est toujours pas la réponse a mes questions.

[lolzx]

Salut, si tu trouve pas de réponse sur le forum go sur google y a tout

un neurone reste activé entre 1 et 2 ms le temps que le neuromodulateur fasse effet puis il y a une période avant qu'il puisse retrouver son potentiel d'action

Sinon je vois aucun intérêt à rajouter des synapses pour un problème donné si notre cerveau le fais c'est qu'il apprend en permanence alors à moins que ton problème soit là, cherche self organizing incremental neural network

Si ce n'est que par rapport au déterminisme de ton réseau tu peux facilement implémenter un système de roulette selon la nature de ton problème

Si ton but est juste de te rapprocher du fonctionnement du cerveau sans réel objectif cherche alors spiking neural networks mais bon parfois se qui est simple est bien assez efficace.

[Ethan 0x21]

Merci de votre réponse lolzx,

Je regarderai vis à vis du mot clés "spiking neural networks"