Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores (2000)
- Authors:
- Autor USP: TEJADA, JUAN ERNESTO PALO - IF
- Unidade: IF
- Sigla do Departamento: FGE
- Subjects: MATÉRIA CONDENSADA; REDES NEURAIS; APRENDIZAGEM
- Language: Português
- Abstract: O sistema alfativo está baseado num arranjo de algumas centenas de neurônios sensores de diferentes classes. Cada neurônio apresenta um ou muitos tipos de receptores moleculares. Juntos, esses neurônios podem reconhecer todos os odorantes e medir suas concentrações. Recentemente foi proposto um modelo probabilítico da distribuição de afinidades em receptores, descrevendo as propriedades estatísticas do conjunto destes que caracteriza o sistema alfativo. Esse modelo introduz uma distribuição de afinidades p(q), que relaciona uma constante q a um odorante arbitrário e a uma coleção de receptores. Dado que é provável que um neurônio sensor tenh um só tipo de receptor, as magnitudes das saídas de diferentes neurônios sensores para cada odor 'mu', são determinadas pela afinidade de seus receptores e podem ser inferidas a partir de p(q). O primeiro passo no processamento da informação, no processo de percepção de odores, acontece no bulbo olfativo. Os axônios dos neurônios sensoriais são projetados formando as sinápses dos neurônios secundários ("mitral" e "tufted cell"). Intern-neurônios de 2 tipos principais (periglomerular e grande cells), acredita-se, têm a função de transmitir os dados do bulbo olfativo às regiões superiores do cérebro. Nesta dissertação, estudaresm algumas das características computacionais do bulbo olfativo, por meio de um modelo bastante simples. O modelo introduzido nesta dissertação também é importante do ponto de vista matemático, desde que generalizao problema de separação linear (LS) de pontos no espaço de N dimensões ao problema de separar curvas que são continuamente parametrizadas pela concentração de odorantes. Restringiremo-nos à análise numérica da capacidade desta Rede Neural, que diz do número de odorantes que podem ser separados. O modelo baseado no percéptron sem camada é introduzido no capitulo 2. No capitulo 3, apresentamos o método para determinar numericamente a ) a capacidade. Tal método está baseado no algoritmo de Nabutovsky e Domany, que é capaz não só de descobrir se um plano de separação existe, como também é capaz de determinar se um conjunto de exemplos é linearmente não-separável. Dado que este problema não tem uma escala de comprimento característica, é possível fazer uma análise de dados "finite size scalling(FSS)". Os resultados principais são apresentados forma curvas de capacidade em função da concentração do odorante no limite termodinámico, onde levamos o número de receptores N ao infinito via FSS
- Imprenta:
- Data da defesa: 19.04.2000
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ABNT
PALO TEJADA, Juan Ernesto. Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores. 2000. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2000. . Acesso em: 06 maio 2024. -
APA
Palo Tejada, J. E. (2000). Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Palo Tejada JE. Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores. 2000 ;[citado 2024 maio 06 ] -
Vancouver
Palo Tejada JE. Capacidade máxima do percéptron num modelo para discriminar odores. 2000 ;[citado 2024 maio 06 ]
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