Une approche événementielle pour la modélisation et la simulation de réseaux de neurones impulsionnels / Olivier Rochel ; sous la dir de Frédéric Alexandre

Date :

Editeur / Publisher : [Lieu de publication inconnu] : [éditeur inconnu] , 2004

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Réseaux neuronaux (informatique) -- Modèles mathématiques

Réseaux neuronaux (informatique) -- Logiciels

Systèmes échantillonnés

Parallélisme (informatique)

Nez électroniques

Alexandre, Frédéric (1964-.... ; auteur en informatique et neurosciences) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

Université de Nancy I (1970-2012) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Une approche événementielle pour la modélisation et la simulation de réseaux de neurones impulsionnels / Olivier Rochel ; sous la direction de Frédéric Alexandre / Grenoble : Atelier national de reproduction des thèses , 2004

Résumé / Abstract : Cette thèse est bâtie sur le constat de l'absence d'outils génériques adaptés à la modélisation et la simulation de grands réseaux de neurones impulsionnels. Une première partie de la thèse est consacrée à la présentation des modèles existants. Dans ces modèles, les impulsions se traduisent par des discontinuités dans la dynamique des neurones. Ces discontinuités sont à la source de difficultés de modélisation et de simulation. Nous présentons dans une seconde partie une nouvelle approche, basée sur la notion de système à événements discrets, utilisant le formalisme DEVS. Elle permet de prendre en considération une large classe de modèles de neurones et autorise la construction de réseaux structurés de grande taille. Un outil de simulation utilisant un algorithme de simulation événementiel a été développé et évalué sur machines séquentielles et parallèles. Nous avons également évalué la pertinence de notre approche dans le cadre d'un projet multidisciplinaire sur l'olfaction.

Résumé / Abstract : At present, there exists no generic modeling and simulation framework that addresses the study of large spiking neural networks. In the existing models, the impulses are generally associated with discontinuities in the otherwise continuous dynamics of the neurons. This raises modeling and practical implementation issues. We propose an novel approach based on the discrete-event system abstraction, grounded on the DEVS formalism, that can be used to represent a large class of spiking neurons and permits the modeling of large networks. A simulation engine has been developed on top of this formalism. It is based on an efficient event-driven algorithm and has been evaluated on sequential as well as parallel machines. We have tested our approach within a multi-disciplinary project on olfactory perception.