Redes neurais atratoras são redes de neurônios artificiais com realimentacão e sem estrutura de conexão pré-definida. Estes tipos de redes apresentam uma rica dinâmica dissipativa e são freqüentemente utilizadas como memórias associativas. Tais dispositivos tem a propriedade de recuperar uma memória previamente armazenada, mesmo quando expostos a informação parcial ou degradada daquela memória. Armazenar uma memória significa criar um atrator para ela na dinâmica da rede e isto e feito especificando-se adequadamente os pesos sinápticos. Nesta tese, nos concentramos basicamente em duas maneiras de se definir os pesos sinapticos, que dão origem ao modelo da pseudo-inversa e ao modelo dos pesos ótimos. Para redes neurais extremamente diluídas, onde a conectividade C e o número de neurônios N satisfazem à condição C&#171 In N obtivemos os diagramas de fase no espaço completo de parâmetros dos modelos da pseudo-inversa e dos pesos ótimos através da analise da dinâmica da correlação de recuperação dos padrões armazenados. Alem disso, investigamos as propriedades de recuperação de redes neurais completamente conectadas através de duas abordagens: a investigação analítica da vizinhança dos padrões armazenados e a enumeração exaustiva dos atratores por meio de simulações numéricas. Finalmente. estudamos analiticamente o problema da categorizarão no modelo da pseudo-inversa. A categorizar;ao em redes neurais atratoras e a capacidade da rede treinada com exemplos de um conceito desenvolver um atrator para este conceito. / Attractor neural networks are feedback neural networks with no pre-defined connection structure. These types of neural networks present a rich dissipative dynamics and, in general, are used as associative memory devices. Such devices have the capacity to retrieve a previously stored memory, even when exposed to partial or degraded information. To store a memory means to create an attractor for it in the network dynamics, and this is done by specifying the set of synaptic weighs. In this thesis, we concentrate on two classical ways of specifying the synaptics weighs: the pseudo-inverse and the optimal weighs models. For extremely diluted neural networks, for which the connectivity C and the number of neurons N satisfy the condition C &#171 In N, we obtain the phase diagrams in the complete space of the model parameters through the analytical study of the retrieval overlap dynamics. We also investigate the retrieval properties of fully connected neural networks using two approaches: the analytical study of the neighborhood of the stored patterns, and the exhaustive enumeration of the attractors via numerical simulations. Finally, we study analytically the problem of categorization in the pseudo-inverse model. Categorization in attractor neural networks is the capacity to create an attractor for a concept to which the network has had access only through a finite number of examples.

Redes neurais atratoras são redes de neurônios artificiais com realimentacão e sem estrutura de conexão pré-definida. Estes tipos de redes apresentam uma rica dinâmica dissipativa e são freqüentemente utilizadas como memórias associativas. Tais dispositivos tem a propriedade de recuperar uma memória previamente armazenada, mesmo quando expostos a informação parcial ou degradada daquela memória. Armazenar uma memória significa criar um atrator para ela na dinâmica da rede e isto e feito especificando-se adequadamente os pesos sinápticos. Nesta tese, nos concentramos basicamente em duas maneiras de se definir os pesos sinapticos, que dão origem ao modelo da pseudo-inversa e ao modelo dos pesos ótimos. Para redes neurais extremamente diluídas, onde a conectividade C e o número de neurônios N satisfazem à condição C&#171 In N obtivemos os diagramas de fase no espaço completo de parâmetros dos modelos da pseudo-inversa e dos pesos ótimos através da analise da dinâmica da correlação de recuperação dos padrões armazenados. Alem disso, investigamos as propriedades de recuperação de redes neurais completamente conectadas através de duas abordagens: a investigação analítica da vizinhança dos padrões armazenados e a enumeração exaustiva dos atratores por meio de simulações numéricas. Finalmente. estudamos analiticamente o problema da categorizarão no modelo da pseudo-inversa. A categorizar;ao em redes neurais atratoras e a capacidade da rede treinada com exemplos de um conceito desenvolver um atrator para este conceito. / Attractor neural networks are feedback neural networks with no pre-defined connection structure. These types of neural networks present a rich dissipative dynamics and, in general, are used as associative memory devices. Such devices have the capacity to retrieve a previously stored memory, even when exposed to partial or degraded information. To store a memory means to create an attractor for it in the network dynamics, and this is done by specifying the set of synaptic weighs. In this thesis, we concentrate on two classical ways of specifying the synaptics weighs: the pseudo-inverse and the optimal weighs models. For extremely diluted neural networks, for which the connectivity C and the number of neurons N satisfy the condition C &#171 In N, we obtain the phase diagrams in the complete space of the model parameters through the analytical study of the retrieval overlap dynamics. We also investigate the retrieval properties of fully connected neural networks using two approaches: the analytical study of the neighborhood of the stored patterns, and the exhaustive enumeration of the attractors via numerical simulations. Finally, we study analytically the problem of categorization in the pseudo-inverse model. Categorization in attractor neural networks is the capacity to create an attractor for a concept to which the network has had access only through a finite number of examples.

Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-05-05T17:39:40Z No. of bitstreams: 1 recuperacao_memoria.pdf: 792044 bytes, checksum: 1223cfb36beb27fd854e54bddabcc133 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-05T17:39:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 recuperacao_memoria.pdf: 792044 bytes, checksum: 1223cfb36beb27fd854e54bddabcc133 (MD5) Previous issue date: 2011-10-31 / Nenhuma / A dissertação desenvolve a necessidade de recuperação da memória das vítimas como postulado para a concretização dos direitos humanos, o que somente pode ser realizado a partir de um novo olhar sobre o conceito de responsabilidade. A memória a ser recuperada é aquela que decorre da violação dos direitos humanos e que acaba por colocar as vítimas em uma clandestinidade histórica, diante da falta de reconhecimento pela sociedade, das atrocidades cometidas contra elas. Trata-se de uma luta constante contra o esquecimento, que deve ser discutida sob a ótica da alteridade. Para isso, deve-se compreender que os atuais instrumentos de responsabilidade civil, administrativa e penal não são suficientes para dar o retorno à injustiça cometida no caso de graves violações de direitos humanos, por não exigirem o comprometimento necessário de toda a sociedade e resumirem a questão, muitas vezes, a uma solução pecuniária que não corresponde a dimensão do prejuízo moral causado. Nesse contexto, surge a responsabilidade coletiva como um meio de comprometimento e conscientização da pessoa em relação ao outro, sua dignidade e seu sofrimento, já que trabalha com a ideia de que, para não repetição dos fatos para garantir justiça às vítimas, é necessária a construção de uma sociedade que consiga viabilizar um futuro melhor a partir da revisitação de seu passado. / The paper develops the need to recover the memory of the victims as postulated for the realization of human rights, which can only be done from a new perspective on the concept of responsibility. The memory to be recovered is that which arises from the violation of human rights and that ultimately put the victims in an underground history, given the lack of recognition by society, the atrocities committed against them. Its a constant struggle against forgetting, which should be discussed from the perspective of otherness. For this, it should be understood that current instruments civil, administrative and criminal are not sufficient to return to the injustice in the case of serious human rights violations, as it requires the necessary commitment of the whole society and summarizing the question, often the payment solution that does not match the scale of material damage caused. In this context there is a collective responsibility as a means of commitment and awareness in relation to another person, their dignity and suffering, since it works with the idea that, to avoid repetition of facts to ensure justice for victims, it is necessary to building a society that can enable a better future from the revisitation of her past.

In an attempt to demonstrate Spain's obligation to recover its ignored historic memory, Almudena Grandes evokes the poetry of a man whose past itself has been manipulated, misused and partially forgotten: the great poet Antonio Machado. In this study I examine the use of the famous "two Spain" imagery from Machado's "Españolito" as a tool for subverting many erroneous concepts about the war that, according to Grandes, are still prevalent in Spanish society. I also examine how this "two Spain" conflict demonstrates the crossroads that faces the third generation of Spaniards after the Civil War: that of collectively remaining in silence or turning openly to the past. To capture this conflict Grandes uses images of water and ice as symbols of the fluidity (or lack of fluidity) of time, images similarly used by Machado throughout much of his poetry. As Ãlvaro, the protagonist, progressively discovers the past his father had so desperately tried to hide, his heart breaks free of the ice that had surrounded his life. His example demonstrates the actions that Grandes desires for a society that still suffers from the effects of the prevailing historic ignorance: that of turning to the past for a foundation on which to build. By evoking Machado´s name and exploring similar imageries, Grandes not only strengthens him as a defender of the Republic but suggests that the only way for Spain to become normal again is to turn to the Republic and its ideals and build upon what they started and what has been overlooked since the Civil War.