Modèles du neurone biologique
Les modèles de neurones biologiques, également connus sous le nom de modèles de neurones à impulsion, sont des descriptions mathématiques des propriétés des neurones, un type de cellules du système nerveux qui génèrent des potentiels électriques d'une durée d'environ une milliseconde à travers leur membrane cellulaire. Ces potentiels électriques sont appelés potentiels d'action, pics ou impulsions (Figure 2). Les impulsions circulent le long de l'axone jusqu'aux synapses du neurone émetteur et sont transmises à de nombreux autres neurones. Les neurones à impulsions décrivant un des aspects majeur du système nerveux, ils sont considérés comme une unité fondamentale de traitement de l'information du système nerveux.
Réseau de neurones à impulsions
Les SNN ne reposent pas sur la descente de gradient stochastique et la rétropropagation. Au lieu de cela, les neurones sont reliés par des synapses, qui mettent en œuvre un mécanisme d'apprentissage inspiré de la biologie : il repose sur la plasticité fonction du temps d'occurrence des impulsions (STDP : "Spike-timing-dependent plasticity", en anglais) , une règle mettant à jour les poids synaptiques en fonction des temps de spikes, et augmente le poids lorsqu'un neurone pré-synaptique envoie une impulsion un peu avant le neurone post-synaptique (de l'ordre de quelques millisecondes). Par conséquent, le processus d'apprentissage n'est intrinsèquement pas supervisé, et le SNN peut être utilisé avec succès pour détecter des modèles de données de manière non supervisée.