Probabilistic inference and working memory in networks of spiking neurons

par Martin Boerlin

Thèse de doctorat en Neurosciences computationnelles

Sous la direction de Sophie Denève.

Soutenue en 2011

à Paris 6 .

  • Titre traduit

    Inférence probabiliste et mémoire de travail dans des réseaux récurrents de neurones intègre-et-tire


  • Résumé

    Des études comportementales ont démontré que les sujets humains sont capables de prendre des décisions optimales malgré l'incertitude inhérente aux tâches perceptives ou motrices. Une question clé en neurosciences est de comprendre comment des populations de neurones à impulsions peuvent mettre en œuvre de tels calculs probabilistes. Dans cette thèse, nous développons un cadre global pour l'intégration sensorielle optimale et la mémoire de travail probabiliste dans des réseaux récurrents de neurones intègre-et-tire. Ces réseaux peuvent combiner des signaux sensoriels de manière optimale, suivre l'état d'un stimulus dynamique dans le temps, et mémoriser cette information accumulée sur des périodes beaucoup plus longues que la constante de temps des neurones individuels. Surtout, nous proposons que les réponses neuronales pendant l’intégration d’information et la mémoire de travail représentent non seulement la valeur du stimulus la plus probable, mais une distribution de probabilité sur l'ensemble des valeurs possibles du stimulus. Dans notre modèle, les neurones sont des codeurs prédictifs qui génèrent des potentiels d’actions uniquement lorsqu'ils représentent de nouvelles informations pas encore signalées. Ceci constitue une différence importante avec les codes par taux de décharge, dans lesquels les potentiels d'action individuels sont considérés comme des échantillons aléatoires du taux de décharge sous-jacent. Dans le système de codage proposé, une multitude de motifs d’activités peut encoder les mêmes informations de manière fiable. Cette variabilité ne peut pas être assimilée à du bruit. Au contraire, elle est une conséquence directe de l'inférence optimale

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (XII-142 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 125-142. 221 réf. bibliogr.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Section Biologie-Chimie-Physique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2011 8
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.