Análisis del modelo de hodgkin-huxley para la neurona pulsante y del modelo faro (lighthouse) para la dinámica de dos neuronas pulsantes acopladas
Análisis del modelo de hodgkin-huxley para la neurona pulsante y del modelo faro (lighthouse) para la dinámica de dos neuronas pulsantes acopladas
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Editores
Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira
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Fecha
2009
Cita bibliográfica
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Resumen
En las redes neuronales pulsantes, las señales son transmitidas a través de potenciales de acción. La información es representada como patrones de actividad neuronal o pulsos, lo que crea una diferencia significante entre las redes neuronales pulsantes y las redes neuronales clásicas. desde que las redes neuronales pulsantes estan basadas en los modelos de neuronas pulsantes, que son muy semejantes al modelo biológico de la neurona, muchos de los principios encontrados en la neurociencia biológica pueden ser usados en las redes. Los mecanismos de aprendizaje para este tipo de redes pueden ser aplicados para explicar el comportamiento de las redes en el cerebro y también pueden ser aplicados a sistemas de inteligencia artificial para procesar información compleja representada por estimulos biológicos. La tercera generación de redes neuronales está basado en el modelo de neurona pulsante de Hodgkin-Huxley (1952). Las funcionalidades de las neuronas pulsantes pueden ser aplicadas para tratar con estímulos biológicos y explicar el comportamiento del cerebro. Una caracteristica diferente de las redes neuronales pulsantes es que la información escodificada en patrones de actividad neuronal y las neuronas se comunican usando trenes de pulsos en lugar de valores individuales como sucede en las primeras dos generaciones. Las redes neuronales pulsantes trabajan con una gran cantidad de neuronas. Como una red de este tipo, a gran escala, requiere grandes recursos Computaciónales para ser simulada el modelo "Integrate-and-fire" y el modelo "Spike response" son usualmente considerados como una simplificación del modelo de Hodgkin-Huxley. desde que los modelos de neuronas pulsantes son utilizados y la información es codificada usando los patrones de actividades neuronales, los mecanismos de aprendizaje para las redes neuronales son muy diferentes de como eran en las primeras dos generaciones de redes neuronales clásicas.