Resumen:
En este trabajo se estudia, a través de un modelo analítico y simulaciones computacionales, el rol de la inhibición de feedback en la capacidad del Giro Dentado del Hipocampo para distinguir entre dos estímulos similares. Existe numerosa evidencia anatómica y comportamental que sugiere que la función principal del Giro Dentado es realizar esta distinción mejor que su input, la Corteza Entorrinal, proceso que se denomina separación de patrones. Sin embargo, se sabe muy poco acerca del mecanismo subyacente en este proceso, ni de qué parámetros depende, o cómo es posible mejorarlo. En este trabajo se propone que la inhibición de feedback hace que las neuronas del Giro Dentado respondan de manera más específica a los estímulos, pudiendo distinguirlos mejor. Tanto la ganancia de las neuronas del Giro Dentado como la ganancia de la inhibición de feedback tienen el efecto de potenciar esta inhibición. Sin embargo, se encontró que estos dos parámetros cumplen un rol diferente a lo largo del proceso de aprendizaje. La mejor estrategia para que la red aprenda a separar patrones es aumentar la ganancia de las neuronas del Giro Dentado. La ganancia de la inhibición, en cambio, no tiene efecto sobre la capacidad para separar patrones y sólo produce una variación en el número de neuronas reclutadas por el aprendizaje.
Citación:
---------- APA ----------
Reves Szemere, Juliana. (2017). Modelado y simulación de redes neuronales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000030_RevesSzemere
---------- CHICAGO ----------
Reves Szemere, Juliana. "Modelado y simulación de redes neuronales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2017.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000030_RevesSzemere
Estadísticas:
Descargas mensuales
Total de descargas desde :
https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nFIS000030_RevesSzemere.pdf
Distrubución geográfica
