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Um modelo para redes neuronais biologicamente inspirado baseado em minimização de divergência local. / A biologically inspired neural network model based on minimizing local divergence.SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho. 14 August 2018 (has links)
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EWALDO EDER CARVALHO SANTANA - TESE PPGEE 2009..pdf: 5646465 bytes, checksum: d83cd716193f68815a22b066836f3ae6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-14T16:42:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
EWALDO EDER CARVALHO SANTANA - TESE PPGEE 2009..pdf: 5646465 bytes, checksum: d83cd716193f68815a22b066836f3ae6 (MD5)
Previous issue date: 2009-11-06 / 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. / 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.
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