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Artificial neural networks based on bifurcating recursive processing elements

Emilio Del Moral Hernandez 1962- Nabil Hassan Farhat

1998

Localização: EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central    (004.8 D382a )(Acessar)

  • Título:
    Artificial neural networks based on bifurcating recursive processing elements
  • Autor: Emilio Del Moral Hernandez 1962-
  • Nabil Hassan Farhat
  • Assuntos: REDES NEURAIS
  • Notas: Tese (Doutorado) - University of Pennsylvania
  • Descrição: Esta tese de doutoramento aborda o estudo de redes neurais nas quais os elementos de processamento (nós da rede) são definidos matematicamente por recursões paramétricas e cuja atividade pode exibir bifurcação entre modalidades dinâmicas diversas. Os Elementos de Processamento Recursivos e as diversas ferramentas e conceitos associados oferecem um arcabouço alternativo para o campo de redes de neurônios artificiais. Tal arcabouço enfatiza a computação e a codificação de informação através de potenciais de ação isolados (computação / codificação com base no tempo) e também contribui para a exploração de atratores diversos (além dos pontos fixos), de bifurcação, de caos e de fenômenos de dinâmica não linear, como elementos de modelagem neural e de computação inspirada no sistema nervoso. Um novo método para a implementação eletrônica de elementos de processamento recursivos é descrito, o qual é baseado na implementação de mapas iterativos arbitrários a partir de Osciladores Neurais a Transistor de Unijunção Programável, que correspondem à contrapartida eletrônica do modelo neural "integrador com disparo" ("integrate and fire model neuron"). A generalidade do método apresentado aponta para a possibilidade de comportamentos complexos e com grande diversidade serem observados em modelos neurais pulsados, e também sugere que diferentes modelos de computação baseados em elementos de processamento recursivos possam ser implementados com tal circuitaria eletrônica. A
    interação entre elementos de processamento recursivos é estudada através do desenvolvimento do conceito de acoplamento paramétrico, o qual é baseado na modulação dinâmica da função de recursão dos elementos de processamento, e permite explorar de forma controlada o chaveamento entre diversas modalidades dinâmicas (incluindo órbitas caóticas, pontos fixos, bem como diversas órbitas periódicas). ) Medidas de entropia e de informação mútua são usadas para quantificar a complexidade de atividade e o fluxo de informação entre os elementos de processamento, enquanto "Diagramas de Conjunto Limite" ("Limit Set Diagrams") são utilizados para a visualização de estados dinâmicos em situações de equilíbrio de uma população de elementos recursivos acoplados parametricamente. Uma arquitetura em dois estágios é explorada no estudo de redes sujeitas a estímulos espaço-temporais. A auto organização em grupos observada em populações de elementos recursivos que interagem entre si e a transição abrupta de comportamento caótico para comportamento ordenado são estudados. O uso de tais fenômenos para a modelagem de funções cerebrais de alto nível (tais como o "feature binding" e a busca de atratores dinâmicos compatíveis com estímulos externos) é também sugerida
  • Data de criação/publicação: 1998
  • Formato: 217 p.
  • Idioma: Inglês
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