Registro:
Documento: | Tesis de Grado |
Título: | Mejoramiento de la capacidad de almacenamiento de una red neuronal autoasociativa a través de la conectividad selectiva |
Autor: | Emina, Facundo |
Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
Lugar de trabajo: | Fundación Instituto Leloir - CONICET. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires (IIBBA)
|
Publicación en la web: | 2023-09-12 |
Fecha de defensa: | 2021-08-03 |
Fecha en portada: | Julio de 2021 |
Grado Obtenido: | Grado |
Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias Físicas |
Departamento Docente: | Departamento de Física |
Director: | Kropff, Emilio |
Idioma: | Español |
Formato: | PDF |
Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000125_Emina |
PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nFIS000125_Emina.pdf |
Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nFIS000125_Emina |
Ubicación: | Dep.FIS 000125 |
Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Emina, Facundo. (2021). Mejoramiento de la capacidad de almacenamiento de una red neuronal autoasociativa a través de la conectividad selectiva. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000125_Emina |
Resumen:
En esta tesis se estudió el límite de la capacidad de almacenamiento de redes neuronales autoasociativas con modificaciones sinápticas basadas en una regla de aprendizaje Hebbiano. A diferencia de los modelos clásicos, donde se utilizan conectividades aleatorias, el aspecto novedoso de este trabajo es que se modificó la matriz de conexiones de manera tal de optimizar la performance de la red. Para ello, en base a un análisis de la señal y el ruido presente en el campo de actividad que recibe cada neurona, se propuso una función de costo a minimizar mediante un algoritmo de enfriamiento simulado. La minimización de dicha función implicó una reconfiguración de las conexiones presinápticas de cada neurona, mejorando globalmente la capacidad de almacenamiento de la red. Asimismo, se diseñó un algoritmo biológicamente plausible que dio cuenta de un proceso simultáneo de generación y eliminación de conexiones capaz de mejorar la capacidad de la red. Uno de los resultados más interesantes fue que, al optimizar una red mediante este algoritmo, la misma tendió a estabilizarse en una conectividad fija. Para conectividades iniciales menores a este valor de equilibrio, la dinámica de su conectividad media presentó una tendencia similar a la observada en muchas regiones del cerebro de algunos mamíferos (como el ser humano), teniendo una primera etapa donde predomina la generación de conexiones, hasta alcanzar un pico y pasar a una segunda etapa donde predomina la eliminación.
Citación:
---------- APA ----------
Emina, Facundo. (2021). Mejoramiento de la capacidad de almacenamiento de una red neuronal autoasociativa a través de la conectividad selectiva. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000125_Emina
---------- CHICAGO ----------
Emina, Facundo. "Mejoramiento de la capacidad de almacenamiento de una red neuronal autoasociativa a través de la conectividad selectiva". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2021.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000125_Emina
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