Competencia entre poblaciones neuronales: enfoque desde el potencial de no equilibrio

N. MARTINEZ; R. R. DEZA; H. S. WIO; J. I. DEZA

Mar del Plata

Congreso; TREFEMAC 2018; 2018

Los paisajes energéticos son una ayuda útil para la comprensión de los sistemas dinámicos y una herramienta valiosa para su análisis. Aquı́ derivamos una función de Lyapunov global para una amplia clase de modelos ?cinético? de redes neuronales, que proporciona un paisaje energético sin ninguna restricción de simetrı́a.El ?potencial de no equilibrio? (NEP) estudiado predice con gran precisión los resultados de la dinámica en los casos globalmente estables. Caracterı́sticas comunes de los modelos en esta clase son la biestabilidad - con implicaciones en memoria de corto plazo y oscilaciones neuronales lentas - y el ?estallido de población?, también relevante en neurociencia.Nuestro hallazgo abre la puerta al uso de modelos ?cinéticos? genéricos en los métodos de descenso de gradiente, una técnica ampliamente empleada en aprendizaje profundo y capacitación en redes neuronales artificiales.