Statistiques pour les modèles neuronaux

par Anna Melnykova

Projet de thèse en Mathématiques - EM2PSI

Sous la direction de Eva LÖcherbach et de Adeline Leclercq-samson.

Thèses en préparation à Cergy-Pontoise , dans le cadre de ED EM2PSI - Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques , en partenariat avec AGM - Analyse Géometrie Modélisation (laboratoire) depuis le 01-10-2017 .


  • Résumé

    Une multitude de modèles neuronaux à plusieurs échelles existent, tous étant éventuellement liés aux autres par la généralisation ou la simplification. le L'objectif global de la thèse est de contribuer à la révision de toutes ces échelles et de proposer une classe de tests d'adéquation pour trier les modèles plausibles de la comparaison aux données réelles. À notre connaissance, cette classification - et donc une confrontation globale à des données réelles - n'a jamais été proposée. En particulier, nous considérerons des modèles plausibles à l'échelle d'un seul neurone et des modèles d'une population de neurones.

  • Titre traduit

    Statistics for neuronal models


  • Résumé

    A multitude of neuronal models at several scales exist, all of them being possibly linked to the others via generalization or simplification. The global objective of the thesis is to contribute reviewing all these scales and proposing a class of goodness-of-fit tests to sort the plausible models from comparison to real data. To the best of our knowledge, this classification – and thus a global confrontation to real data – has never been proposed. In particular, we will consider models plausible at the scale of one single neuron and models of one neuron population.