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Arquiteturas e modelos neurais com nós de rica diversidade dinâmica, bifurcação e caos – Teoria e aplicações
A neurocomputação tem se firmado como uma das alternativas importantes em inteligência computacional. Por outro lado, ferramentas aplicadas a sistemas complexos e ferramentas de dinâmica não linear têm se mostrado úteis no entendimento de fenômenos da atividade cerebral e de fenômenos da biologia de uma forma geral. O trabalho que vem sendo realizado dentro desta linha de pesquisa do ICONE vem contribuir nesse sentido. Em particular, os Elementos de Processamento Recursivos com Bifurcação e Dinâmica Caótica, ou em inglês “Recursive Processing Elements – RPEs” correspondem a uma classe de nós baseados em recursões paramétricas de primeira ordem que possuem a propriedade importante de produzirem inúmeras modalidades dinâmicas, devido à sua natureza de sistemas dinâmicos não lineares. Devido a essa característica, eles são elementos naturais para a modelagem daqueles sistemas biológicos em que padrões espaço temporais complexos têm algum papel de importância. O estudo de metodologias para o desenvolvimento de redes neurais baseadas em RPEs tem gerado uma série de resultados interesssantes nos contextos de memórias associativas e reconhecimento de padrões e também apresenta grande sinergia com outros temas de pesquisa nascentes no grupo: modelos neurais pulsados e implementação eletrônica de modelos neurais.
- Participantes:
- Publicações:
- Del-Moral-Hernandez, E. . Chaotic Searches and Stable Spatio-temporal Patterns as a Naturally Emergent Mixture in Networks of Spiking Neural Oscillators with Rich Dynamics. In: International Joint Conference on Neural Networks 2006, IJCNN 2006, 2006, , Vancouver (Canada). Proceedings of the IJCNN, 2006.
- Del-Moral-Hernandez, E. . Non-Homogenous Neural Networks with Chaotic Recursive Nodes: Connectivity and Multi-assemblies Structures in Recursive Processing Elements Architectures. Neural Networks, Elsevier, v. 18, n. 5-6, p. 532-540, 2005.
- Del-Moral-Hernandez, E. ; Humberto Sandmann ; Leandro Augusto da Silva . Pattern Recovery in Networks of Recursive Processing Elements with Continuous Learning. In: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN 2004, 2004, Budapest. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN 2004. Piscataway, NJ, U.S.A. : IEEE Press, 2004.
- Del-Moral-Hernandez, E. ; Gee-Hyuk ; Farhat, N. . Analog Realization of Arbitrary One-Dimensional Maps. IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Fundamental Theory and Applications, v. 50, p. 1538-1547, 2003.
- Agência Financiadora: CNPq