Um modelo para redes neuroniais biologicamente inspirado baseado em minimização de divergência local.

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Campus Campina Grande | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
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PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
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Doutorado em Engenharia Elétrica.
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dc.creator.ID	SANTANA, E. E. C.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/0660692009750374	pt_BR
dc.contributor.advisor1	FREIRE, Raimundo Carlos Silvério.
dc.contributor.advisor1ID	FREIRE, R. C. S.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4016576596215504	pt_BR
dc.contributor.advisor2	BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe.
dc.contributor.advisor2ID	BARROS FILHO, A, K, D.	pt_BR
dc.contributor.advisor2Lattes	http://lattes.cnpq.br/0492330410079141	pt_BR
dc.contributor.referee1	VASCONCELOS, Flávio Henrique de.
dc.contributor.referee2	ASSIS, Francisco Marcos de.
dc.contributor.referee3	LUCIANO, Benedito Antonio.
dc.contributor.referee4	ARAÚJO, Dráulio Barros de.
dc.description.resumo	Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma rede neuronial com aprendizagem não supervisionada, para modelar a organização topográfica do córtex visual primário. Para isto, estuda-se o comportamento dos campos receptivos do córtex visual primário(V1), e, para o modelamento da rede utilizam-se os conceitos de divergência local e de interação entre neurônios vizinhos, bem como da característica de não linearidades dos neurônios. Para treinamento da rede desenvolveu-se um algoritmo de ponto fixo.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI	pt_BR
dc.publisher.program	PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Neurociência.	pt_BR
dc.subject.cnpq	Ciência da Computação.	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Elétrica.	pt_BR
dc.title	Um modelo para redes neuroniais biologicamente inspirado baseado em minimização de divergência local.	pt_BR
dc.date.issued	2009-11-06
dc.description.abstract	In this work it is proposed an unsupervised neural network model, which seems biologically plausible in modeling the primary visual cortex (V1). It is, also, studied de behavior of the receptive fields of V1. In order to modeling the net it was used the concepts of local discrepancy and interactions between neighbor neurons, as well the non-linearity characteristics of neurons. It was designed a fixed-point algorithm to train the neural network.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1444
dc.date.accessioned	2018-08-14T16:42:54Z
dc.date.available	2018-08-14
dc.date.available	2018-08-14T16:42:54Z
dc.type	Tese	pt_BR
dc.subject	Modelagem de Redes Neuronais	pt_BR
dc.subject	Redes Neuroniais	pt_BR
dc.subject	Neurociência Computacional	pt_BR
dc.subject	Córtex Virtual Primário	pt_BR
dc.subject	Divergência Local - Redes	pt_BR
dc.subject	Redes Neuroniais Artificiais	pt_BR
dc.subject	Codificação Neuronial	pt_BR
dc.subject	Artificial Neural Networks	pt_BR
dc.subject	Neural Coding	pt_BR
dc.subject	Neural Network Modeling	pt_BR
dc.subject	Sistema Visual	pt_BR
dc.subject	Topografia do Sistema Visual	pt_BR
dc.subject	Perceptron Multicamadas - Redes Neuroinais	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	A biologically inspired neural network model based on minimizing local divergence.	pt_BR
dc.relation	FAPEMA.	pt_BR
dc.identifier.citation	SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho. Um modelo para redes neuroniais biologicamente inspirado baseado em minimização de divergência local. 2009. 100f. (Tese de Doutorado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2009.	pt_BR