Modélisation stochastique d'une population de neurones, méta-apprentissage dans un problème de classification - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2000

Modélisation stochastique d'une population de neurones, méta-apprentissage dans un problème de classification

Bruno Scherrer
Frédéric Alexandre
Stéphane Vialle

Abstract

La modélisation stochastique d'une population de neurones peut s'inspirer de l'étude générale de populations d'entités en interactions. l'étude stochastique de telles populations d'agents a été abordée par une famille de méthodes dérivées de la recherche opérationnelle et de récents travaux concernant l'apprentissage par renforcement dans de tels systèmes peuvent servir d'outil pour la modélisation de neurones en interaction. Nous présentons un cadre générique d'étude stochastique d'agents partageant un environnement et une méthode d'apprentissage par renforcement qui lui est associée. Nous exposons ensuite l'état actuel de nos recherches concernant des possibles adaptations au paradigme neuronal pour un problème de classification.
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Dates and versions

inria-00099114 , version 1 (26-09-2006)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00099114 , version 1

Cite

Bruno Scherrer, Frédéric Alexandre, François Charpillet, Stéphane Vialle. Modélisation stochastique d'une population de neurones, méta-apprentissage dans un problème de classification. Neurosciences et sciences de l'ingénieur, 2000, Dinard, France, 4 p. ⟨inria-00099114⟩
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