Bifurcaciones en sistemas de redes neuronales

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Mauro Montealegre Cardenas Universidad Surcolombiana
Jasmidt Vera Cuenca Universidad Surcolombiana
Edgar Montealegre Cárdenas Universidad Surcolombiana
Resumen

En este trabajo se exploran los conceptos de los sistemas dinámicos que explican las sinergias en las redes neuronales biológicas modeladas con la ecuación de Morris-Lecar, según se asume que las neuronas o grupos de neuronas sean osciladores, o no, en los niveles celular, sinapsis neuronal o conectividad de la red. Para los subsistemas para tiempo rápido se identifican las soluciones singulares y las soluciones “Burstings”. En este sistema dinámico de complejidad jerárquica los parámetros son las variables del subsistema lento. Para explicar inestabilidadades y transitoriedades se usa la teoría genérica de las bifurcaciones que caracteriza aspectos mesoscópicos de la conectividad de la red y filogénicos sobre los cambios típicos de comportamiento. Se extiende este estudio a modelos de redes neuronales artificiales recurrentes, en particular al modelo de Hopfield.

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Biografía del autor/a / Ver

Mauro Montealegre Cardenas, Universidad Surcolombiana

Research Group Dinusco

Jasmidt Vera Cuenca, Universidad Surcolombiana

Research Group Dinusco

Edgar Montealegre Cárdenas, Universidad Surcolombiana

Research Group Dinusco
Referencias

Bard Ermentrout, G., & Terman, D. H. (2012). Mathematical Fundations of Neuroscience. New York: Springer.

Brown, E., Mahetius, J., & Holmes, P. (2004). On the phase reductions an response dynamics of Neural oscillators populations. Neural Computing 16, 673-715. https://doi.org/10.1162/089976604322860668

Cohen-Grossberg. (1983). Absoluty stability global pattern formation and parallel memory storage by competitive (Vols. SMC-13).

Erdi, P. (2010). Complexity Explained. Springer.

Ermentrout, G., & Terman, D. (2012). Mathematical Fundations of Neuroscience. New York: Springer.

Geovearts, B. H. (2013). MatCont tutorial on starting up homoclinic orbits. California University .

Hastings, S. P. (1976). On the existence of homoclinic and periodic orbits for the FitzHung Nagumo equations. Quart J. Math 27, 123-154. https://doi.org/10.1093/qmath/27.1.123

Hopfield, J. (1984). Neurons of graded response have collective computational properties like those of two-state neurons. Proc Natl Acad Sci U S A, 18, 3088-3092. https://doi.org/10.1073/pnas.81.10.3088

Izhikevich, E. M. (2007). Systems in Neuroscience: Geometry of excitability and Bursting. Cambridge: MIT Cambridge.

Kuznetsov, Y. A. (2004). Elements of applied Bifurcations Theory. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3978-7

Montealegre Cardenas , M., Londoño Betancourth, G., & Polania Quiza, L. A. (2012). Fundamentos de los Sistemas Dinámicos. Neiva: Universidad Surcolombiana.

Montealegre, Montealegre Cardenas, M., Vera cuenca , J., & Montealegre Cardenas, E. (2015). Interacciones significativas entre los sistemas dinámicos del modelo de oscilaciones neuronales

de Morris-Lecar y sistemas dinámicos de redes neuronales artificiales. Neiva: Proyecto Universidad Surcolombiana.

Siri, B. a. (2007). A matthematical analysis of the effects of Hebbien Learning rules on the dynamics and structure of discrete-time random recurrent neural network. Nice: Institut Non Linéaire de Nice.

Venturelli, A. (2015). Consideraciones Epistemológicas alrededor de las neurociencias cognitivas. Ciencias y cognición, 20(1), 018-28.

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