SPINS - um simulador neural para visualização de aspectos de aprendizado utilizando neurônios spiking

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, Giseli de
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102280
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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spelling SPINS - um simulador neural para visualização de aspectos de aprendizado utilizando neurônios spikingInformaticaCiência da computaçãoRedes neurais (Computação)NeuroniosDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Os artefatos inteligentes podem ser considerados mecanismos inspirados biologicamente. Estes artefatos possuem a capacidade de simular características e comportamentos semelhantes ao dos seres vivos, através da modelagem biológica de seus sistemas neurais. Para obter um maior grau de fidelidade, o sistema nervoso destes artefatos deve implementar modelos neurais que se assemelhem ao modelo de neurônio biológico. Assim, acredita-se que a utilização de neurônios artificiais do tipo spiking - que são definidos como neurônios que apresentam como saída potenciais de ação - são os modelos mais recomendados para simular os neurônios biológicos. Para a visualização do sistema nervoso, que na área de Inteligência Artificial é representada pela rede neural do artefato, foi proposto neste trabalho um simulador neural chamado SPINS (Spiking Neurons Simulator). Este simulador foi desenvolvido para fins didáticos, possibilitando a visualização da rede neural como um todo, na qual são mostradas as ativações de cada neurônio e os estados em que o mesmo se apresenta, sendo que o estado é definido pelo seu potencial de membrana atual. Biologicamente, o aprendizado ocorre através de mudanças estruturais nas sinapses. Assim, através da organização de conexões sinápticas específicas, o simulador proposto permite visualizar aspectos de aprendizado, tais como habituação, sensibilização e condicionamento clássico. A teoria biológica que fundamenta este trabalho, bem como as estruturas computacionais que representam os modelos biológicos, é apresentada para dar um maior embasamento teórico. Por fim, o simulador proposto é validado através de um caso de uso o qual é implementada uma rede neural de um robô inspirado biologicamente.Florianópolis, SCRoisenberg, MauroUniversidade Federal de Santa CatarinaSousa, Giseli de2013-07-16T00:31:46Z2013-07-16T00:31:46Z20052005info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisxiv, 96 f.| il., tabs., grafs.application/pdf225403http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102280porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-07-16T00:31:46Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/102280Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-07-16T00:31:46Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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