- Meeting ID: 867 6409 6440
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13h00 - 13h50 – Elisabetta De Maria (I3S)
Réseaux de neurones biologiques : modélisation formelle, vérification et recherche de paramètres
Disposer d’un modèle formel de réseaux de neurones peut grandement aider à comprendre et à vérifier leurs propriétés, leurs comportements et leurs réactions à des facteurs externes tels que la maladie et la médecine. Dans la première partie de cet exposé je vais présenter un modèle formel pour représenter des neurones biologiques, certains graphes neuronaux, et leurs compositions. Il existe de nombreuses façons de connecter deux, trois ou plusieurs neurones biologiques entre eux pour former des graphes. Nous appelons archétypes uniquement les graphes dont les propriétés peuvent être associées à des classes spécifiques de structures et de comportements biologiquement pertinents. Ces archétypes sont censés être les bases des instances typiques du traitement de l’information neuronale. Nous investiguons les comportement de six archétypes de base et leur composition grâce à des techniques de model checking. Dans la deuxième partie de l’exposé, j’aborderai l’apprentissage automatique des réseaux de neurones biologiques. Plus précisément, j’introduirai un algorithme d’apprentissage de poids synaptiques permettant d’afficher un comportement attendu. La méthode proposée s’inspire des techniques d’apprentissage supervisé : nous comparons la sortie effective du réseau à celle attendue et nous propageons des mesures correctives appropriées dans le réseau.
Dernière modification le 12/05/2023