Dynamique et plasticité dans les réseaux de neurones à impulsions : étude du couplage temporel réseau / agent / environnement

par Hédi Soula

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Joël Favrel et de Guillaume Beslon.

Soutenue en 2005

à Villeurbanne, INSA .


  • Résumé

    Dans ce travail, une approche de "vie artificielle" est utilisée pour étudier le support neural des comportements. Un comportement est issu d'une bonne adéquation entre le système de contrôle, les capacités sensori-motrices de l'agent et de l'environnement. Dans un paradigme dynamique, un comportement est ainsi un attracteur dans l'espace perception/action - composé de la dynamique interne du contrôleur et de celle obtenue par l'évolution de l'agent. La dynamique neurale est à l'origine de la dynamique interne. L'apprentissage de comportement revient donc à coupler ces deux dynamiques. Nous introduisons, dans un premier temps, une étude détaillée de la dynamique nerveuse dans le cas de réseaux de neurones à impulsions. En mode spontané (c'est-à-dire sans entrées), ces réseaux opèrent de manière non triviale. Selon les paramètres de la distribution de poids synaptiques, nous sommes en mesure d'estimer complètement l'activité de décharge. On montre l'existence d'une bifurcation pour le paramètre de couplage : la variance de la distribution. Nous montrons aussi que ce facteur de couplage mesure le charactère chaotique du fonctionnement du réseau. Pour apprendre des comportement, nous utilisons un algorithme biologiquement plausible la Spike-Time Dependent Plasticity qui permet de coupler la dynamique neurale. Nous montrons en dynamique spontanée l'influence des paramètres d'apprentissage sur le fonctionnement du réseau. Nous montrons que la STDP permet de rester dans un régime "au bord du chaos". Dans le but de valider cette approche, nous utilisons le réseau pour controler un robot qui doit apprendre à éviter les obstacles en servant uniquement du flot visuel.

  • Titre traduit

    = Dynamics and Plasticity in networks of spiking neurons : Study of the network/agent/environment temporal coupling


  • Résumé

    An «artificial life » approach is conducted in order to assess the neural basis of behaviours. Behaviour is the consequence of a good concordance between the controller, the agent’s sensori-motors capabilities and the environment. Within a dynamical system paradigm, behaviours are viewed as attractors in the perception/action space – derived from the composition of the internal and external dynamics. Since internal dynamics is originated by the neural dynamics, learning behaviours therefore consists on coupling external and internal dynamics by modifying network’s free parameters. We begin by introducing a detailed study of the dynamics of large networks of spiking neurons. In spontaneous mode (i. E. Without any input), these networks have a non trivial functioning. According to the parameters of the weight distribution and provided independence hypotheses, we are able to describe completely the spiking activity. Among other results, a bifurcation is predicted according to a coupling factor (the variance of the distribution). We also show the influence of this parameter on the chaotic dynamics of the network. To learn behaviours, we use a biologically plausible learning paradigm – the Spike-Timing Dependent Plasticity (STDP) that allows us to couple neural and external dynamics. Applying shrewdly this learning law enables the network to remain “at the edge of chaos” which corresponds to an interesting state of activity for learning. In order to validate our approach, we use these networks to control an agent whose task is to avoid obstacles using only the visual flow coming from its linear camera. We detail the results of the learning process for both simulated and real robotics platform.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (150-[22]p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. , 10 p.

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  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2938)
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