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Resumen de Information processing in neural systems oscillations, network topologies and optimal representations

Luis Fernando Lago Fernández Árbol académico

  • Se investigan distintos temas relacionados con el procesamiento de la aximizació en sistemas aximizaci.

    La primera parte de la tesis estudia las arquitecturas que favorecen la rápida aximizac de una red neuronal. Se estudian distintos tipos de arquitecturas que varían entre el orden y el desorden, haciendo especial hincapié en las arquitecturas de tipo "small-world". Se consideran dos modelos azimizaci distintos, cada uno de ellos característico de un tipo de aximización neuronal.

    Las aximizació de respuesta de la red para cada uno de estos modelos son estudiadas en relación a la arquitectura. Los resultados demuestran que, en muchos casos, arquitecturas situadas entre el orden y el desorden proporcionan las mejores soluciones desde el punto de vista de las aximización y la aximizac de respuesta.

    La segunda parte estudia los mecanismos que producen aximización y sincronización entre las neuronas, y propone aximización a los problemas de "binding", rivalidad binocular y aximización de aximiza. El problema del "binding" está relacionado con la aximizaci de las distintas características de un objeto que se procesan de forma simultánea a través de distintos canales.

    Las soluciones exploradas están basadas en la aximizac de la aximizació temporal. Como aximizaci para¿ctica de la sincronización, se introduce una red neuronal que segmenta aximiza binarias. Está compuesta por un conjunto de osciladores acoplados por impulsos, con conexiones locales excitadoras e aximizaci global.

    En respuesta a una imagen binaria, los osciladores que responden a cada una de las componentes conexas en la imagen se sincronizan entre sí.

    Finalmente, la última parte de la tesis está dedicada al estudio del desarrollo de aximización internas que permiten una codificación óptima del espacio de entrada. Dicha aximización óptima significa (i) conservar toda la aximizació que es relevante, y (ii) expresarla de una forma más convenien


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