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Ce dossier contient un notebook présentant comment l'algorithme de descente de gradient peut être adapté pour la rétropropagation dans un réseau de neurones à décharge avec des fonctions d'activation non différentiables.

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Jupyter's kernel for Elixir programming language

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Les réseaux de neurones à décharges s'inspirent ducomportement des neurones biologiques pour les modéliser etoffrent de nouvelles opportunités pour atteindre l'objectif del'intelligence artificielle en se basant sur l'intelligence humaine. Dans les réseaux de neurones intelligents, la méthoded'apprentissage standard est la rétropropagation. Cependant, laSTDP, qui est une méthode non supervisée, est biologiquementplus plausible. Ce projet est basé sur l'article de Diehl & Cook[1], qui fournit une méthode d'apprentissage non supervisé pourla classification d'images qui utilise la STDP et sur les notebookd'Ismaël Balafrej et Ahmad El Ferdaoussi. Ainsi,pour laréalisation de ce projet, nous avons utilisé la bibliothèque brian2 de python ainsi que l'environnement Jupyter notebook.

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Conception d'un réseau de neurones à décharges nonautonome permettant de générer les commandes dedéplacement pour un hexapode. Puis, généraliser pourun nombre supérieur de pattes (100 pattes dans notreétude). Enfin, mettre en place un système semi-autonome.

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MyMenu project for Java Bases course on OpenClassrooms - Step 1

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