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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.3.2011.tde-16032012-112119
Document
Author
Full name
João Henrique Ranhel Ribeiro
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2011
Supervisor
Committee
Netto, Marcio Lobo (President)
Baccalá, Luiz Antonio
Del Moral Hernandez, Emilio
Gudwin, Ricardo Ribeiro
Xavier, Gilberto Fernando
Title in Portuguese
Computação por assembleias neurais em redes neurais pulsadas.
Keywords in Portuguese
Assembléias biestáveis
Coalizões neurais
Computação bioinspirada
Grupos neurais policronizados
Sistemas dinâmicos
Abstract in Portuguese
Um dos grandes mistérios da ciência é compreender como sistemas nervosos são capazes de realizar as extraordinárias operações computacionais que realizam. Provavelmente, encéfalos são as estruturas nas quais energia e matéria estão organizadas da forma mais complexa no universo. Central na computação cerebral está o conceito de neurônio. A forma como neurônios computam é motivo de intensa investigação científica. Um consenso atual é que neurônios formam grupos transientes (assembleias) a fim de representar coisas, de realizar operações computacionais, e de executar processos cognitivos; embora os mecanismos que fundamentam a computação por assembleias ainda não seja bem compreendido. Aqui é proposta uma forma pela qual se explica como computação por assembleias pode acontecer. Dois componentes são fundamentais para formação de coalizões neurais: a relação temporal entre grupos de neurônios e o fator de acoplamento entre eles. Assembleias pressupõe neurônios pulsantes; portanto, simulamos computação por assembleias em redes neurais pulsantes. A abordagem usada nesta tese é funcional; apresentamos um arcabouço teórico sobre propriedades, princípios, e dinâmicas que permitem operações computacionais por coalizões neurais. É apresentado na tese que: (i) quando neurônios formam assembleias está implícito que um tipo de função lógica estocástica ocorre, (ii) assembleias podem formar grupos com feedback, criando grupos biestáveis, (iii) grupos biestáveis criam representações internas dos eventos que os criaram, (iv) assembleias podem se ramificar e também dissolver outras assembleias, o que dá origem a algoritmos complexos. Esta é uma investigação inicial sobre computação em assembleias neurais, e há muito a ser feito. Nesta tese apresentamos os conceitos basais para esta nova abordagem. Há um conjunto de programas nos apêndices que permitem ao leitor simular formações de assembleias, ramificações, inibições, reverberações, entre outras propriedades e componentes de nossa proposta.
Title in English
Computing with neural assemblies in spiking neural networks.
Keywords in English
Bioinspired computing
Bistable assemblies
Neural assembly
Neural coalition
Neurocomputing
Neuroscience
Polychronous groups
Spiking neural networks
Synfire chains
Abstract in English
One of the greatest mysteries in science is to comprehend how brains are capable of realizing the extraordinary computational operations they do. Probably, brains are the structures in which matter and energy are organized in the most complex way in the Universe. Central to the brain computation is the concept of neuron. How neurons compute is motive of intensive scientific investigation. A prevailing consensus is that neurons form transient groups (assemblies) in order to represent things, for realizing computational operations, and for executing cognitive processes; although the mechanisms that substantiate such computation by neural assemblies are not yet well understood. In this thesis we propose a form that explains how neural assembly computation may occur. It is shown that two components are fundamentals for neural coalition formation: the temporal relation among neural groups, and the coupling factor among them. In this sense, neural assemblies presuppose spiking neurons; therefore, here we simulate assembly computing using spiking neural networks. In this thesis it is presented basically a functional approach; thus, it presents a theoretical approach concerning the properties, principles, characteristics, and components that allow the computational operations in neural coalitions. It is presented in the thesis that: (i) as neurons form assemblies it is implicit that a kind of stochastic logic function occurs; (ii) assemblies may form groups that feedback each other, creating bistable groups; (iii) bistable groups internally represent the event that created them; (iv) assemblies may branch and dissolve other assemblies, what give rise to complex algorithms. This is an initial investigation about neural assembly computing and there is a lot to be done; however, in this thesis we present the basal concepts for this new approach. There are programs in the appendices that allow the reader to simulate assembly formation, branching, inhibition, reverberation, among other properties and components in our proposal.
 
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Ranhel_Tese.pdf (6.45 Mbytes)
Publishing Date
2012-04-11
 
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