Simulation de réseaux de neurones intègre-et-tire non linéaires par discrétisation du potentiel

Mohamed Ghaith Kaabi (1) , Gang Zheng (1) , Arnaud Tonnelier (1) , Dominique Martinez (1)

1 CORTEX - Neuromimetic intelligence

Les travaux précédents sur les simulations de réseaux neuronaux impulsionnels utilisent des méthodes événementielles ou des méthodes é pas de temps. Les méthodes événementielles sont précises mais se limitent à certains modèles simples de neurones. Les méthodes à pas de temps sont génériques mais traitent difficilement les discontinuités des neurones intègre-et-tire. Nous avons récemment introduit une nouvelle méthode générique de simulation basée sur une discrétisation du potentiel membranaire [1]. Dans cet article, nous comparons cette nouvelle méthode avec une méthode classique é pas de temps pour la simulation de réseaux de neurones intègre et tire non linéaires. Nous montrons que notre méthode est plus efficace en terme de rapidité de calculs et de précision.

Mots clés: Artificial neural networks; Spiking neurons; Simulation

Domaines: Neurosciences [q-bio.NC]; Neurosciences

Mohamed Ghaith Kaabi, Gang Zheng, Arnaud Tonnelier, Dominique Martinez. Simulation de réseaux de neurones intègre-et-tire non linéaires par discrétisation du potentiel. Deuxième conférence française de Neurosciences Computationnelles, "Neurocomp08", Oct 2008, Marseille, France. ⟨hal-00331595⟩