Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
Codage neuronalLe codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
Neuronal ensembleA neuronal ensemble is a population of nervous system cells (or cultured neurons) involved in a particular neural computation. The concept of neuronal ensemble dates back to the work of Charles Sherrington who described the functioning of the CNS as the system of reflex arcs, each composed of interconnected excitatory and inhibitory neurons. In Sherrington's scheme, α-motoneurons are the final common path of a number of neural circuits of different complexity: motoneurons integrate a large number of inputs and send their final output to muscles.
Analyse syntaxiqueL' consiste à mettre en évidence la structure d'un texte, généralement une phrase écrite dans une langue naturelle, mais on utilise également cette terminologie pour l'analyse d'un programme informatique. L' (parser, en anglais) est le programme informatique qui réalise cette tâche. Cette opération suppose une formalisation du texte, qui est vue le plus souvent comme un élément d'un langage formel, défini par un ensemble de règles de syntaxe formant une grammaire formelle.
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
Cortex moteurLe cortex moteur désigne l'ensemble des aires du cortex cérébral qui participent à la planification, au contrôle et à l'exécution des mouvements volontaires des muscles du corps. D'un point de vue anatomique, le cortex moteur est situé dans la partie postérieure du lobe frontal, au niveau de la région caudale de la circonvolution frontale ascendante en avant du sillon central. Le cortex moteur est en interaction constante avec d'autres structures nerveuses impliquées dans le mouvement comme le système des ganglions de la base et le cervelet.
Information mutuelleDans la théorie des probabilités et la théorie de l'information, l'information mutuelle de deux variables aléatoires est une quantité mesurant la dépendance statistique de ces variables. Elle se mesure souvent en bit. L'information mutuelle d'un couple de variables représente leur degré de dépendance au sens probabiliste. Ce concept de dépendance logique ne doit pas être confondu avec celui de causalité physique, bien qu'en pratique l'un implique souvent l'autre.
Cortex cérébralLe cortex cérébral (ou écorce cérébrale), d'origine prosencéphalique, est la substance grise périphérique des hémisphères cérébraux. Il se compose de trois couches (pour l'archi- et le paléocortex) à six couches (pour le néocortex) renfermant différentes classes de neurones, d'interneurones et de cellules gliales. Le cortex peut être segmenté en différentes aires selon des critères cytoarchitectoniques (nombre de couches, type de neurones), de leur connexions, notamment avec le thalamus, et de leur fonction.
Parsing expression grammarIn computer science, a parsing expression grammar (PEG) is a type of analytic formal grammar, i.e. it describes a formal language in terms of a set of rules for recognizing strings in the language. The formalism was introduced by Bryan Ford in 2004 and is closely related to the family of top-down parsing languages introduced in the early 1970s. Syntactically, PEGs also look similar to context-free grammars (CFGs), but they have a different interpretation: the choice operator selects the first match in PEG, while it is ambiguous in CFG.
InterneuroneUn interneurone est un neurone multipolaire qui établit de multiples connexions entre un réseau afférent et un réseau efférent. Comme les motoneurones, leur corps cellulaire est toujours situé dans le système nerveux central (SNC). La majorité des interneurones sont inhibiteurs et sécrètent un neurotransmetteur caractéristique, le GABA. En comparaison du système nerveux périphérique (SNP), les neurones du système nerveux central peuvent être considérés comme des interneurones.
Entropie de ShannonEn théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
NeurotrophineNeurotrophins are a family of proteins that induce the survival, development, and function of neurons. They belong to a class of growth factors, secreted proteins that can signal particular cells to survive, differentiate, or grow. Growth factors such as neurotrophins that promote the survival of neurons are known as neurotrophic factors. Neurotrophic factors are secreted by target tissue and act by preventing the associated neuron from initiating programmed cell death – allowing the neurons to survive.
Analyseur LRComme tout analyseur grammatical (ou analyseur syntaxique), un analyseur LR vise à vérifier si une chaîne de caractères (typiquement contenue dans un fichier) possède bien la structure d'une grammaire spécifiée à l'avance. Cette vérification s'accompagne généralement d'actions. Une action typique est la génération d'une autre chaîne de caractères ou encore d'un arbre d'analyse. Ainsi l'analyse grammaticale est généralement utilisée pour la compilation (transformation d'un code source en code machine).
MotoneuroneLes motoneurones constituent la voie de sortie du système nerveux central ou la voie finale de tout acte moteur. Les corps cellulaires des motoneurones sont situés soit dans le tronc cérébral, soit dans la corne ventrale de la substance grise de la moelle épinière. Chaque motoneurone possède un axone qui part du système nerveux central pour innerver les fibres musculaires d'un muscle. L'ensemble constitué par un motoneurone et les fibres musculaires qu'il innerve constitue une unité motrice.
Information quantiqueLa théorie de l'information quantique, parfois abrégée simplement en information quantique, est un développement de la théorie de l'information de Claude Shannon exploitant les propriétés de la mécanique quantique, notamment le principe de superposition ou encore l'intrication. L'unité qui est utilisée pour quantifier l'information quantique est le qubit, par analogie avec le bit d'information classique.
Shift-reduce parserA shift-reduce parser is a class of efficient, table-driven bottom-up parsing methods for computer languages and other notations formally defined by a grammar. The parsing methods most commonly used for parsing programming languages, LR parsing and its variations, are shift-reduce methods. The precedence parsers used before the invention of LR parsing are also shift-reduce methods. All shift-reduce parsers have similar outward effects, in the incremental order in which they build a parse tree or call specific output actions.
Analyse syntaxique ascendanteEn informatique, l'analyse syntaxique révèle la structure grammaticale d'un texte. C'est la première étape dans l'étude de son sens. À l'inverse de l'analyse descendante, l'analyse ascendante reconnaît d'abord les plus petites unités du texte (les unités lexicales) analysé avant d'en reconnaître la structure grammaticale en le confrontant à des règles de syntaxe.
Motor systemThe motor system is the set of central and peripheral structures in the nervous system that support motor functions, i.e. movement. Peripheral structures may include skeletal muscles and neural connections with muscle tissues. Central structures include cerebral cortex, brainstem, spinal cord, pyramidal system including the upper motor neurons, extrapyramidal system, cerebellum, and the lower motor neurons in the brainstem and the spinal cord. The motor system is a biological system with close ties to the muscular system and the circulatory system.
Recursive descent parserIn computer science, a recursive descent parser is a kind of top-down parser built from a set of mutually recursive procedures (or a non-recursive equivalent) where each such procedure implements one of the nonterminals of the grammar. Thus the structure of the resulting program closely mirrors that of the grammar it recognizes. A predictive parser is a recursive descent parser that does not require backtracking.
