Exploring the neural codes using parallel hardware

par Javier Baladron Pezoa

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Olivier Faugeras.

Le président du jury était Pierre Kornprobst.

Le jury était composé de Olivier Faugeras, Pierre Kornprobst, Fred Hamker, Markus Diesmann, Andrew Davison, Felix Schürmann.

  • Titre traduit

    Explorer les codes neuronaux utilisant des machines parallèles


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est de comprendre la dynamique des grandes populations de neurones interconnectées. La méthode utilisée pour atteindre cet objectif est un mélange de modèles mésoscopiques et calculs de haute performance. Le premier permet de réduire la complexité du réseau neuronale et le second de réaliser des simulations à grandes échelles. Dans la première partie de cette thèse une nouvelle approche du champ moyen est utilisée pour étudier numériquement les effets du bruit sur un groupe extrêmement grand de neurones. La même approche a été utilisée pour créer un modèle d' hypercolonne du premier cortex visuel d'où l'unité basique, est des grandes populations de neurones au lieu d'une seule cellule. Les simulations sont réalisées en résolvant un système d'équation différentielle partielle qui décrit l'évolution de la fonction de densité de probabilité du réseau. Dans la deuxième partie de cette thèse est présentée une étude numérique de deux modèles de champs neuronaux du premier cortex visuel. Le principal objectif est de déterminer comment les contours sont sélectionnés dans le cortex visuel. La différence entre les deux modèles est la manière de représenter des préférences d'orientations des neurones. Pour l'un des modèles, l'orientation est une caractéristique de l'équation et la connectivité dépend d'elle. Dans l'autre, il existe une carte d'orientation qui définit une fonction d'entrée. Toutes les simulations sont réalisées sur un cluster de processeurs graphiques. Cette thèse propose des techniques pour simuler rapidement les modèles proposés sur ce type de machine. La vitesse atteinte est équivalente à un cluster standard très grand.


  • Résumé

    The aim of this thesis is to understand the dynamics of large interconnected populations of neurons. The method we use to reach this objective is a mixture of mesoscopic modeling and high performance computing. The rst allows us to reduce the complexity of the network and the second to perform large scale simulations. In the rst part of this thesis a new mean eld approach for conductance based neurons is used to study numerically the eects of noise on extremely large ensembles of neurons. Also, the same approach is used to create a model of one hypercolumn from the primary visual cortex where the basic computational units are large populations of neurons instead of simple cells. All of these simulations are done by solving a set of partial dierential equations that describe the evolution of the probability density function of the network. In the second part of this thesis a numerical study of two neural eld models of the primary visual cortex is presented. The main focus in both cases is to determine how edge selection and continuation can be computed in the primary visual cortex. The dierence between the two models is in how they represent the orientation preference of neurons, in one this is a feature of the equations and the connectivity depends on it, while in the other there is an underlying map which denes an input function. All the simulations are performed on a Graphic Processing Unit cluster. Thethesis proposes a set of techniques to simulate the models fast enough on this kind of hardware. The speedup obtained is equivalent to that of a huge standard cluster.


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