Plasticidade sináptica não-supervisionada em redes de neurônios recorrentes

• Autor(a) principal: Mizusaki, Beatriz Eymi Pimentel
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/78447
• topic: Neurônios; Redes neurais; Fisiologia; Sinapses; Memória; Modelos matemáticos; Biofísica

Várias propriedades do cérebro, como a aprendizagem e a memória, dependem da característica plástica das suas sinapses que lhe dá a capacidade de se adaptar de acordo com diferentes percepções do ambiente. Estudos recentes tem desenvolvido regras fenomenológicas para descrever a modificação das conexões químicas entre neurônios e entender as suas propriedades e efeitos em rede. Em particular, ainda foram pouco explorados sobre uma rede de neurônios recorrente, que possui apenas uma camada conectada a si mesma. É preciso um arranjo delicado das suas sinapses para que ela possa apresentar uma atividade transiente que tenha relação com o seu estímulo inicial. Após o ajuste de modelos matemáticos para simular a rede, conseguimos que esse sistema controlado fosse construído a partir duas regras de plasticidade de origem experimental, o escalonamento homeostático e a plasticidade dependente dos tempos de disparo. Quando treinada com a indução repetitiva de um padrão de potenciais de ação, a rede se auto-organiza para produzir uma resposta com frequência de disparos fixada pelas regras. Formulamos uma medida de correlação para quantificar a eficiência do reconhecimento e da separação de diferentes padrões apresentados, com relação à recuperação dos intervalos temporais, e analisamos diferentes aspectos que a influenciam. Os resultados deste trabalho serão apresentados após uma breve revisão da literatura.