Study of mesoscopic descriptions of neural networks
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/89509
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2016-07-04
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The point of the project is to know at which conditions the neural mass model corresponds to the neural network. At variable input, non-zero, the neural mass model does not correspond to the neural network Se trata de ver en qué condicones se corresponden modelo de masa neuronal y modelo de red neuronal. Es tracta de comprovar en quines condicions el model de massa neural es correspon amb el model de xarxa neuronal. Quan es rep un input variable extern diferent de zero, el sistema no és markovia, de mode que té memòrial. Així, les simulacions no surten iguals per input creixent pel neural mass model i el model de xarxa neural.
Descripció
Starting from the microscopic description of neural networks, we will derive mesoscopic models for non-stationary inputs. Our aim is to obtain numerical and/or analytical estimates of the parameters that describe the mesoscopic dynamics (neural mass models) in terms of the microscopic model parameters. Once this is obtained we will study how do the mesoscopic parameters change when the inputs which feed the network are non-stationary. During the first weeks, the student will create numerical codes to model the neural network and will learn analytical techniques to deriv
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA FÍSICA (Pla 2011)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
memoria_tfg_alberto_hernandez.pdf | 4,857Mb | Visualitza/Obre |