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== Définition ==
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Les réseaux de neurones impulsionnels (SNNS) sont des réseaux neuronaux artificiels qui imitent assez finement les réseaux neuronaux naturels.
 
Outre les états neuronaux et synaptiques, les SNN intègrent la notion de temps dans leur modèle opérationnel. L'idée est que les neurones dans le SNN ne se déclenche pas à chaque propagation cycle (comme cela se produit avec plusieurs couches typiques des réseaux Perceptron), mais plutôt feu que lorsqu'une membrane potentiel - une qualité intrinsèque du neurone lié à sa membrane électrique charge - atteint une valeur spécifique. Lorsqu'un neurone se déclenche, il génère un signal qui se propage vers d'autres neurones qui, à leur tour, augmentent ou diminuent leur potentiel en fonction de ce signal.




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[http://www.scilogs.fr/intelligence-mecanique/architecture-des-reseaux-de-neurones-reseaux-de-neurones-impulsionnels-3-3/  Source :  Scilogs.fr]
[http://www.scilogs.fr/intelligence-mecanique/architecture-des-reseaux-de-neurones-reseaux-de-neurones-impulsionnels-3-3/  Source :  Scilogs.fr]
[https://www.24pm.com/117-definitions/503-reseaux-de-neurones-impulsionnels  Source : 24pm academie]
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Version du 10 mars 2020 à 10:28

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Définition

Les réseaux de neurones impulsionnels (SNNS) sont des réseaux neuronaux artificiels qui imitent assez finement les réseaux neuronaux naturels.

Outre les états neuronaux et synaptiques, les SNN intègrent la notion de temps dans leur modèle opérationnel. L'idée est que les neurones dans le SNN ne se déclenche pas à chaque propagation cycle (comme cela se produit avec plusieurs couches typiques des réseaux Perceptron), mais plutôt feu que lorsqu'une membrane potentiel - une qualité intrinsèque du neurone lié à sa membrane électrique charge - atteint une valeur spécifique. Lorsqu'un neurone se déclenche, il génère un signal qui se propage vers d'autres neurones qui, à leur tour, augmentent ou diminuent leur potentiel en fonction de ce signal.


Français

neurone impulsionnel


Anglais

spiking neuron

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018

Source : Scilogs.fr


Source : 24pm academie