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Modeling the Formation Process of Grouping Stimuli Sets through Cortical Columns and Microcircuits to Feature Neurons

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Autor
Año de publicación 2013
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Se presenta un modelo computacional de una red neuronal autoestructurada en la que conjuntos de patrones aplicados repetidamente inducen la formación de columnas corticales y microcircuitos que decodifican patrones distintos tras una fase de aprendizaje. En un estudio de caso, se demuestra cómo neuronas específicas de una capa clasificadora de rasgos se vuelven selectivas en cuanto a la orientación si reciben patrones de barras de diferentes pendientes desde una capa de entrada. La capa de entrada es mapeada y entrelazada por microcircuitos neuronales auto-evolutivos a la capa clasificadora de características. En este resumen temático, se discuten varios modelos que indican que la formación de redes converge en su funcionalidad a una transformación matemática que mapea el espacio de patrones de entrada a un espacio de salida que representa características. Se discute el autoaprendizaje de la transformación matemática y se interpretan sus implicaciones. Se deducen supuestos del modelo que sirven de guía para aplicar conjuntos de patrones de estímulos repetitivos derivados del modelo a cultivos in vitro de conjuntos de neuronas para condicionarlos a aprender y ejecutar una transformación matemática.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi Publishing Corporation, "Modeling the Formation Process of Grouping Stimuli Sets through Cortical Columns and Microcircuits to Feature Neurons", -:Revista VirtualPRO,, 2013. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3878719/), el día 2025-12-22.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2013

Modeling the Formation Process of Grouping Stimuli Sets through Cortical Columns and Microcircuits to Feature Neurons

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