Plasticité synaptiqueLa plasticité synaptique, en neurosciences, désigne la capacité des synapses à moduler, à la suite d'un événement particulier - une augmentation ou une diminution ponctuelle et significative de leur activité - l'efficacité de la transmission du signal électrique d'un neurone à l'autre et à conserver, à plus ou moins long terme, une "trace" de cette modulation. De manière schématique, l'efficacité de la transmission synaptique, voire la synapse elle-même, est maintenue et modulée par l'usage qui en est fait.
Chemical synapseChemical synapses are biological junctions through which neurons' signals can be sent to each other and to non-neuronal cells such as those in muscles or glands. Chemical synapses allow neurons to form circuits within the central nervous system. They are crucial to the biological computations that underlie perception and thought. They allow the nervous system to connect to and control other systems of the body. At a chemical synapse, one neuron releases neurotransmitter molecules into a small space (the synaptic cleft) that is adjacent to another neuron.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Synapsethumb|400px|Synapse entre deux neurones. La synapse (du grec , « contact, point de jonction », dérivé de , « joindre, connecter ») est une zone de contact fonctionnelle qui s'établit entre deux neurones, ou entre un neurone et une autre cellule (cellules musculaires, récepteurs sensoriels...). Elle assure la conversion d'un potentiel d'action déclenché dans le neurone présynaptique en un signal dans la cellule postsynaptique. On estime, pour certains types cellulaires (par exemple cellule pyramidale, cellule de Purkinje.
Homeostatic plasticityIn neuroscience, homeostatic plasticity refers to the capacity of neurons to regulate their own excitability relative to network activity. The term homeostatic plasticity derives from two opposing concepts: 'homeostatic' (a product of the Greek words for 'same' and 'state' or 'condition') and plasticity (or 'change'), thus homeostatic plasticity means "staying the same through change". Homeostatic synaptic plasticity is a means of maintaining the synaptic basis for learning, respiration, and locomotion, in contrast to the Hebbian plasticity associated with learning and memory.
Potentialisation à long termevignette|300x300px|La potentialisation à Long terme (PLT) est une augmentation persistante de la force synaptique après stimulation à haute fréquence d'une synapse chimique. Des études de la PLT sont souvent réalisées dans des parties de l'hippocampe, un organe important pour l'apprentissage et la mémoire. Dans ces études, les enregistrements électriques sont obtenus à partir de cellules et tracés dans un graphique comme celui-ci. Ce graphique compare la réponse à des stimuli au niveau des synapses qui ont subi PLT contre les synapses qui n'ont pas subi la PLT.
Mémoire (psychologie)thumb|350px|Les formes et fonctions de la mémoire en sciences. En psychologie, la mémoire est la faculté de l'esprit d'enregistrer, conserver et rappeler les expériences passées. Son investigation est réalisée par différentes disciplines : psychologie cognitive, neuropsychologie, et psychanalyse. thumb|Pyramide des cinq systèmes de mémoire. Le courant cognitiviste classique regroupe habituellement sous le terme de mémoire les processus dencodage, de stockage et de récupération des représentations mentales.
Plasticité fonction du temps d'occurrence des impulsionsLa (en Spike-timing-dependent plasticity, STDP) est un processus de modification du poids des synapses. Cette modification dépend du moment de déclenchement du potentiel d'action dans les neurones pré- et post-synaptique. Ce processus permettrait d'expliquer partiellement le développement cérébral et la mémorisation, en provoquant potentialisation à long terme (en Long-term potentiation, LTP) et dépression à long terme (en Long-term depression, LTD) des synapses.
Excitatory synapseAn excitatory synapse is a synapse in which an action potential in a presynaptic neuron increases the probability of an action potential occurring in a postsynaptic cell. Neurons form networks through which nerve impulses travels, each neuron often making numerous connections with other cells of neurons. These electrical signals may be excitatory or inhibitory, and, if the total of excitatory influences exceeds that of the inhibitory influences, the neuron will generate a new action potential at its axon hillock, thus transmitting the information to yet another cell.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Potentiel postsynaptique inhibiteurAn inhibitory postsynaptic potential (IPSP) is a kind of synaptic potential that makes a postsynaptic neuron less likely to generate an action potential. IPSPs were first investigated in motorneurons by David P. C. Lloyd, John Eccles and Rodolfo Llinás in the 1950s and 1960s. The opposite of an inhibitory postsynaptic potential is an excitatory postsynaptic potential (EPSP), which is a synaptic potential that makes a postsynaptic neuron more likely to generate an action potential.
Réseau de neurones de HopfieldLe réseau de neurones d'Hopfield est un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la matrice des connexions est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone (un seul neurone est mis à jour à chaque unité de temps). Il a été popularisé par le physicien John Hopfield en 1982. Sa découverte a permis de relancer l'intérêt dans les réseaux de neurones qui s'était essoufflé durant les années 1970 à la suite d'un article de Marvin Minsky et Seymour Papert.
Encoding (memory)Memory has the ability to encode, store and recall information. Memories give an organism the capability to learn and adapt from previous experiences as well as build relationships. Encoding allows a perceived item of use or interest to be converted into a construct that can be stored within the brain and recalled later from long-term memory. Working memory stores information for immediate use or manipulation, which is aided through hooking onto previously archived items already present in the long-term memory of an individual.
Théorie des réseauxvignette|Graphe partiel de l'internet, basé sur les données de opte.org du 15 janvier 2005 (voir description de l'image pour plus de détails) La théorie des réseaux est l'étude de graphes en tant que représentation d'une relation symétrique ou asymétrique entre des objets discrets. Elle s'inscrit dans la théorie des graphes : un réseau peut alors être défini comme étant un graphe où les nœuds (sommets) ou les arêtes (ou « arcs », lorsque le graphe est orienté) ont des attributs, comme une étiquette (tag).
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Potentiel postsynaptique excitateurUn potentiel postsynaptique excitateur (PPSE) est un changement de la valeur du potentiel de membrane (dans le sens d'une dépolarisation) localisé dans le neurone postsynaptique. Cette dépolarisation est causée par un mouvement d'ions (cations) à travers la membrane, lui-même permis par l'ouverture de récepteurs postsynaptiques (canaux membranaires) provoqué par les neurotransmetteurs largués dans l'espace synaptique par l'axone ou le dendrite d'une cellule présynaptique.
Implicit memoryIn psychology, implicit memory is one of the two main types of long-term human memory. It is acquired and used unconsciously, and can affect thoughts and behaviours. One of its most common forms is procedural memory, which allows people to perform certain tasks without conscious awareness of these previous experiences; for example, remembering how to tie one's shoes or ride a bicycle without consciously thinking about those activities.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Memory consolidationMemory consolidation is a category of processes that stabilize a memory trace after its initial acquisition. A memory trace is a change in the nervous system caused by memorizing something. Consolidation is distinguished into two specific processes. The first, synaptic consolidation, which is thought to correspond to late-phase long-term potentiation, occurs on a small scale in the synaptic connections and neural circuits within the first few hours after learning.
Associative memory (psychology)In psychology, associative memory is defined as the ability to learn and remember the relationship between unrelated items. This would include, for example, remembering the name of someone or the aroma of a particular perfume. This type of memory deals specifically with the relationship between these different objects or concepts. A normal associative memory task involves testing participants on their recall of pairs of unrelated items, such as face-name pairs. Associative memory is a declarative memory structure and episodically based.
