Les notebooks du stage de M2b sont disponibles dans /dev_M2b/.

Les notebooks qui ont servis à générer les stimulations visuelles se trouvent dans /stimulation_notebooks/

Toutes les figures sont disponibles dans /figs/.

Code source pour un stage de seconde année de Master de Neurosciences avec Laurent Perrinet. Le rapport est écrit d'une perspective principalement électrophysiologique et le code disponible ici le complète en approfondissant les détails techniques de l'aspect computationnel.

Le code est organisé sous forme de notebooks interactifs, entièrement documentés, qu'il est possible de modifier pour pouvoir jouer avec la dynamique du réseau.

Pour un coup d'oeil rapide, les notebooks les plus complets sont ceux avec portant le préfixe FINAL_

Pour voir en détail le développement du code, tout les notebooks expérimentaux ( environ 80k lignes de code) se trouvent dans le dossier /dev

Toutes les figures se trouvent dans le dossier /figs, dans une grande partie ne sont pas incluses dans le rapport final.

Pour se faire une meilleure idée des processus dynamiques, quelques animations :

La structure des MotionClouds est proche de celle d'un grating, tout en imitant les textures naturelles, rajoutant du bruit et du réalisme dans l'entrée, ce qui constitue un bon compromis entre un stimulus entièrement paramétrique et une image naturelle. Ce sont des caractéristiques difficiles à apprécier dans une figure statique, mais tout à fait visible dans cette animation (paramètres θ = π / 3 , B θ = 15°) :

Pour visualiser le rôle de chacun des paramètres du réseau, une manière de représenter l'espace multidimensionnel des paramètres est de faire des projections 3D de paramètres 2 à 2, en utilisant la performance du réseau comme troisième axe. Par exemple, dans le cas de la constante de temps tau de la STDP et de son coefficient A*, on obtient la carte de gauche, et dans le cas des ratios LTP/LTD en tau et A*, on a la carte de droite :

On peut alors sélectionner les paramètres qui sont optimaux ET biologiquement plausibles

Si on peut utiliser le modèle de voie rétino-thalamique pour montrer au réseau de neurones des stimulus controlés utilisés en neurosciences comme les MotionClouds, il est aussi possible d'utiliser, de manière moins sérieuse, des films. Voici par exemple le contenu en orientation que le modèle représente intérieurement en visualisant 10 secondes d'une scène du film 'Jurassic Park'. A gauche la distribution des orientations autour d'un cercle trigonométrique, à droite le film correspondant :

En plus de l'installation de Python3, certains packages sont requis pour pouvoir faire tourner le code. Pour simplifier toute l'installation et éviter de devoir télécharger les librairies de base, je vous conseille d'utiliser directement Anaconda, qui regroupe des packages par défaut.

Il faudra quand même installer :

• PyNN, le meta-simulateur utilisé pour la construction du réseau
• NEST, le moteur sous-jacent à PyNN, un peu compliqué à installer
• Brian, un autre moteur sous-jacent, utilisé dans un notebook de développement au début mais inutilisé par la suite

• LogGabor, pour faire des Gabors dans nos stimuli
• MotionClouds, les stimuli dynamiques qui ressemblent a des textures naturelles
• LazyArray, une forme de donnée particulière qui optimise l'usage des ressources de l'ordinateur
• Lmfit, un package pour fitter des fonctions aux données, notamment pour les distributions gaussiennes ici

Source code for a second year internship in a Master of Neuroscience degree, with Laurent Perrinet. Whereas the lab report (in French) has been written from a neurophysiology perspective, the goal of this repo is to provide the reader with many technical details that weren't included due to a 15 page size constraint.

The code is organized in the form of interactive, fully documented Jupyter notebooks, which can be modified to capture the dynamics of the network.

For a quick look, the most complete notebooks are those with the prefix FINAL_

To see in detail the development of the project, all experimental notebooks are located in the /dev/ folder

All figures are in the /figs/ folder, including some not included in the final report (in French, sorry).

To get a better idea of the dynamic processes involved in the project, some animations are shown in the French figures section above

In addition to installing Python3, some packages are required to run the code. To simplify the entire installation and avoid having to download the basic libraries, I advise you to use Anaconda, which contains default packages.

It will still be necessary to install:

• PyNNN, the meta-simulator used for the building of the network
• NEST, the simulation engine underlying PyNNN, a little complicated to install
• Brian, another underlying engine, used in a development notebook at first but unused later

• LogGabor, to make Gabors in our stimuli
• MotionClouds, dynamic stimuli that look like natural textures
• LazyArray, a special form of data that optimizes the use of computer resources
• Lmfit, a package for fitting functions to data, especially for Gaussian distributions here