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PLASTICIDADE SINAPTICA EM REDES NEURONAISBorges, Rafael Ribaski 11 May 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-05-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this thesis, it was investigated the influence of synaptic plasticity in the dynamics of neuronal networks. Specifically, we analyzed the effect on creation and suppression of synchronization spikes in networks composed of neurons with excitatory and inhibitory
synapses. The spike timing-dependent plasticity (STDP) changes the strength of existing synapses in the neuronal network. To simulate the dynamics of each neuron, we considered the Hodgkin and Huxley model (HH), that is able to provide the main features of the temporal
evolution of the membrane potential of each cell. The Kuramoto order parameter was utilized as synchronization diagnostic. First of all, we have studied the dynamics spikes in neuronal networks on a global and random topology with excitatory synapses with plasticity
(STDP). It was observed that the STDP improves synchronization in a sufficiently dense neuronal networks. However, this effect is maximized by the insertion of an external perturbation of moderate intensity. Further, the system behavior was analyzed using the combination of inhibitory and excitatory synapses, both with spike timing-dependent plasticity. Our results indicated that the network becomes desynchronized when the intensity
of inhibitory synapses is increased. Nevertheless, for small intensities of these synapses there was an increase in the values of the order parameter when the system with STDP
was perturbed. / Nesta tese foi investigada a influência dos modelos de plasticidade sináptica na dinâmica de redes neuronais. Especificamente, foi analisado o efeito da plasticidade na criação e supressão da sincronização ao de disparos em redes compostas por neurônios com sinapses
excitatórias e inibitórias. O modelo de plasticidade sináptica dependente do tempo entre disparos (do inglês: Spike-timing-dependent plasticity: STDP), modifica a intensidade das sinapses existentes na rede neuronal. Para simular a dinâmica de cada neurônio foi utilizado
o modelo de Hodgkin e Huxley (HH), que ´e capaz de fornecer as principais características da evolução ao temporal do potencial de membrana de cada célula. Como diagnóstico de sincronização foi utilizado o parâmetro de ordem de Kuramoto. Primeiramente foi investigada a dinâmica de disparos em redes neuronais com topologia global e aleatória com sinapses excitatórias com plasticidade (STDP). Observou-se que a STDP contribui para a sincronização ao do sistema em redes neuronais suficientemente densas. No entanto, este efeito é maximizado com a inserção de uma perturbação
o externa de intensidade moderada. Na sequência, foi analisado o comportamento do sistema com a combinação de sinapses excitatórias e inibitórias, ambas com STDP. Os resultados indicaram que a rede torna-se não sincronizada com o aumento da intensidade das sinapses inibitórias. Entretanto, para pequenas intensidades destas sinapses, observou-se um acréscimo nos valores do parâmetro de ordem quando o sistema com STDP foi perturbado.
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