Plasticidade e homeostase em redes neurais recorrentes
dc.contributor.advisor | Erichsen Junior, Rubem | pt_BR |
dc.contributor.author | Mizusaki, Beatriz Eymi Pimentel | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-04-18T02:26:36Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/174806 | pt_BR |
dc.description.abstract | A estrutura plástica do cérebro tem a capacidade de se adaptar a diversas condições e estímulos. No entanto, isso também pode facilitar a emergência de instabilidades, o que acarreta na necessidade de mecanismos de homeostase que previnam que a dinâmica da rede neural chegue a estados patológicos. A plasticidade associativa é considerada a principal base para o desenvolvimento de funções como memória e aprendizado, a realimentação positiva potencialmente leva à saturação de sinapses e instabilidades de atividade, especialmente em arquiteturas om conectividades recorrentes tais como em microcircuitos cerebrais. Neste trabalho investigamos a difícil interação entre a codificação de informação e o controle da atividade através da plasticidade Hebbiana e do escalonamento sináptico homeostático. O objetivo é a determinação de propriedades, como por exemplo a inibição e a conectividade, que proporcionam o desenvolvimento de codificação de informação de uma maneira confiável e fisiologicamente relevante através de plasticidade sináptica, prevenindo comportamento patológico. Após uma breve revisão bibliográfica de tópicos básicos da neurofisiologia e da modelagem de redes neurais, a primeira parte dos resultados apresenta uma rede que, sob uma forma específica de esc alonamento sináptico, desenvolve associatividade de padrões de disparo espaço-temporais e discute a afetação da capacidade de separação e confiabilidade de acordo om escalas de tempo de plasticidade, limitações sobre a eficácia sináptica e a dinâmica das interações inibitórias. A segunda parte define condições para manter o escalonamento sináptico homeostático sem instabilidades dinâmicas, om foco em fenômenos pouco explorados, como o escalonamento de sinapses inibitórias e o alcance efetivo da plasticidade. Em direção a outros mecanismos que podem influenciar esse balanço, a última parte descreve os efeitos do local de expressão da plasticidade de longa duração sobre a dinâmica de aprendizado, o que é demonstrado diferir de acordo om a codificação do estímulo. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Plasticidade neuronal | pt_BR |
dc.subject | Neurociências | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais | pt_BR |
dc.subject | Sinapses | pt_BR |
dc.subject | Memória | pt_BR |
dc.subject | Homeostase | pt_BR |
dc.title | Plasticidade e homeostase em redes neurais recorrentes | pt_BR |
dc.title.alternative | Plasticity ad homeostasis in recurrent neural networks | en |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Brunnet, Leonardo Gregory | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001062982 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Física | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Física | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2017 | pt_BR |
dc.degree.level | doutorado | pt_BR |
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