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Plasticidade e homeostase em redes neurais recorrentes / Plasticity ad homeostasis in recurrent neural networks

A estrutura plástica do cérebro tem a capacidade de se adaptar a diversas condições e estímulos. No entanto, isso também pode facilitar a emergência de instabilidades, o que acarreta na necessidade de mecanismos de homeostase que previnam que a dinâmica da rede neural chegue a estados patológicos. A plasticidade associativa é considerada a principal base para o desenvolvimento de funções como memória e aprendizado, a realimentação positiva potencialmente leva à saturação de sinapses e instabilidades de atividade, especialmente em arquiteturas om conectividades recorrentes tais como em microcircuitos cerebrais. Neste trabalho investigamos a difícil interação entre a codificação de informação e o controle da atividade através da plasticidade Hebbiana e do escalonamento sináptico homeostático. O objetivo é a determinação de propriedades, como por exemplo a inibição e a conectividade, que proporcionam o desenvolvimento de codificação de informação de uma maneira confiável e fisiologicamente relevante através de plasticidade sináptica, prevenindo comportamento patológico. Após uma breve revisão bibliográfica de tópicos básicos da neurofisiologia e da modelagem de redes neurais, a primeira parte dos resultados apresenta uma rede que, sob uma forma específica de esc alonamento sináptico, desenvolve associatividade de padrões de disparo espaço-temporais e discute a afetação da capacidade de separação e confiabilidade de acordo om escalas de tempo de plasticidade, limitações sobre a eficácia sináptica e a dinâmica das interações inibitórias. A segunda parte define condições para manter o escalonamento sináptico homeostático sem instabilidades dinâmicas, om foco em fenômenos pouco explorados, como o escalonamento de sinapses inibitórias e o alcance efetivo da plasticidade. Em direção a outros mecanismos que podem influenciar esse balanço, a última parte descreve os efeitos do local de expressão da plasticidade de longa duração sobre a dinâmica de aprendizado, o que é demonstrado diferir de acordo om a codificação do estímulo.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/174806
Date January 2017
CreatorsMizusaki, Beatriz Eymi Pimentel
ContributorsErichsen Junior, Rubem, Brunnet, Leonardo Gregory
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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