Approche distribuée pour la simulation évènementielle de réseaux de neurones impulsionnels : application du contrôle des saccades oculaires

par Anthony Mouraud

Thèse de doctorat en Informatique. Sciences cognitives

Sous la direction de Didier Puzenat.

Soutenue en 2009

à Antilles-Guyane .

  • Titre traduit

    Dammed, a distributed and multithreaded event -driven spiking neural network simulation framework : application to the control of saccadic eye movements


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  • Résumé

    Ce travail de thèse propose un simulateur événementiel, multithreadé et distribué pour la simulation de réseaux de neurone impulsionnels de grande taille, nommé DAMNED, qui signifie Distributed And Multithreaded Neural Event-Driven simulation framework. Répartissant le réseau de neurones sur les ressources matérielles synchronisées par une méthode décentralisée de gestion du temps virtuel, DAMNED introduit également un fonctionnement multithread. DAMNED permet d'accélérer les calculs et de simuler des réseau de plus grande taille qu'en séquentiel. DAMNED pennet d'exploiter de nombreux modèles de réseaux et de neurones et la plupart des supports matériels sont exploitables. Nous présentons l'utilisation de DAMNED sur un modèle simple de réseau pour différentes taille, connectivités et dynamiques. Ensuite, nous proposons une application directe de DAMNED dans une modélisation du système saccadique restreint au tronc cérébral. On montre, à l'aide de ce modèle, que l'hypothèse selon laquelle une somme vectorielle (vectc summation) des activités de la carte motrice du colliculus supérieur coderait pour l'amplitude de la saccade correspond davantage au données obtenues pour le modèle, exécuté sur DAMNED, qu'à l'hypothèse d'un moyennage de vecteurs (vector average). L'originalité de ce travail, parmi les premiers simulateurs distribués de réseaux de neurones impulsionnels, réside dans le couplage d'une stratégie événementielle, d'un multithreading interne aux processus logiques et une architecture physique distribuée. Le simulateur DAMNE D constitue donc une avancée dans le domaine des réseaux de neurones impulsionnels de grande taille.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (203 f.)
  • Notes : Publication non autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 182 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université des Antilles et de la Guyane (Pointe-à-Pitre, Guadeloupe). Service commun de la documentation. Section Droit-Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA0394
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