Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Règle d'apprentissage de BCM
Théorie biophysique de la plasticité synaptique introduisant un seuil de modification plastique variable selon l'activité post-synaptique moyenne. La règle BCM unifie LTP et LTD dans un cadre mathématique cohérent.
Plasticité synaptique globale
Processus de modulation synaptique coordonné à l'échelle du réseau neuronal, souvent impliquant des neuromodulateurs ou des signaux de récompense. La plasticité globale permet l'adaptation contextuelle et la généralisation dans les systèmes neuromorphiques.
Méta-plasticité
Phénomène où l'historique d'activité synaptique modifie les propriétés de plasticité futures de la même synapse. La méta-plasticité introduit une mémoire à plus long terme des états plastiques antérieurs.
Plasticité structurale
Modification de la connectivité physique du réseau neuronal par création, élimination ou restructuration des synapses. Contrairement à la plasticité fonctionnelle, elle change l'architecture topologique des circuits neuromorphiques.
Plasticité fonctionnelle
Variation de l'efficacité des connexions synaptiques existantes sans modifier la structure topologique du réseau. La plasticité fonctionnelle concerne principalement les changements de poids synaptiques.
Règle d'Oja
Algorithme d'apprentissage modifiant la règle de Hebb pour stabiliser les poids synaptiques en introduisant un terme de normalisation. La règle d'Oja permet l'extraction des composantes principales dans les réseaux neuromorphiques.
Plasticité dépendante de la fréquence
Forme de plasticité où le sens et l'amplitude de la modification synaptique dépendent de la fréquence de stimulation. Elle distingue généralement les basses fréquences (induisant LTD) des hautes fréquences (induisant LTP).
Plasticité dépendante du calcium
Mécanisme où la concentration intracellulaire de calcium détermine la direction de la modification synaptique. Les faibles concentrations favorisent LTD tandis que les concentrations élevées induisent LTP.
Règle de Hebb généralisée
Extension du principe hébien incluant des termes de dépression synaptique et de normalisation pour éviter la croissance explosive des poids. Cette formulation plus réaliste est largement utilisée dans les implementations neuromorphiques.
Plasticité triplet-STDP
Variante de STDP prenant en compte les interactions entre trois potentiels d'action pour mieux reproduire les données expérimentales biologiques. Elle offre une modélisation plus précise des phénomènes d'apprentissage temporel.
Plasticité par paquets de spikes
Mécanisme de plasticité où des groupes ou "paquets" de potentiels d'action, plutôt que des spikes isolés, déterminent les modifications synaptiques. Cette approche capture mieux la nature dynamique de la transmission neuronale.