|
|
Detection and analysis of polychronous groups emerging in spiking neural network models.
Šťastný, Bořek ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Moudřík, Josef (oponent)
Jak biologické struktury neuronových sítí reprezentují informace zůstává otevřenou otázkou. Stále více důkazů však naznačuje, že jsou neuronové sítě schopné vykazovat přesné a opakovatelné vzorce chování. Jednou z teorií, která na toto pozorování navazuje, je teorie polychronních skupin. To jsou skupiny neuronů, jež pálí pohromadě v přesně daných odstupech, které reflektují strukturu sítě. V práci popisujeme některé současné metody vyhledávání polychronních skupin. Ty jsou však jen stěží využitelné při práci s velkými nebo spontánně aktivními sítěmi. Proto předkládáme vlastní řešení, pomocí kterého jsme schopni provést analýzu výskytu polychronních skupin ve spontánní aktivitě. Naše data naznačují, že spontánní aktivita vede k tvorbě polychronních skupin v síti, což by potvrzovalo její důležitou roli v tvorbě struktur neuronových sítí.
|
|
|
Detection and analysis of polychronous groups emerging in spiking neural network models.
Šťastný, Bořek ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Moudřík, Josef (oponent)
Jak biologické struktury neuronových sítí reprezentují informace zůstává otevřenou otázkou. Stále více důkazů však naznačuje, že jsou neuronové sítě schopné vykazovat přesné a opakovatelné vzorce chování. Jednou z teorií, která na toto pozorování navazuje, je teorie polychronních skupin. To jsou skupiny neuronů, jež pálí pohromadě v přesně daných odstupech, které reflektují strukturu sítě. V práci popisujeme některé současné metody vyhledávání polychronních skupin. Ty jsou však jen stěží využitelné při práci s velkými nebo spontánně aktivními sítěmi. Proto předkládáme vlastní řešení, pomocí kterého jsme schopni provést analýzu výskytu polychronních skupin ve spontánní aktivitě. Naše data naznačují, že spontánní aktivita vede k tvorbě polychronních skupin v síti, což by potvrzovalo její důležitou roli v tvorbě struktur neuronových sítí.
|
|
|
Software tool for modelling coding and processing of information in auditory cortex of mice
Popelová, Markéta ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Maršálek, Petr (oponent)
Autor Markéta Popelová Název práce Software tool for modelling coding and processing of information in auditory cortex of mice Abstrakt Porozumění zpracovávání a kódování informací ve sluchové k·ře (AC) je stále ne- dostatečné. Z několika r·zných d·vod· by bylo užitečné mít výpočetní model AC, například z d·vodu vysvětlení, či ujasnění procesu kódování informací v AC. Prv- ním cílem této práce bylo vytvořit softwarový nástroj (simulátor SUSNOMAC), zaměřený na modelování AC. Druhým cílem bylo navrhnout výpočetní model AC s následujícími vlastnostmi: Izhikevich·v model neuronu, dlouhodobá plasticita ve formě Spike-timing-dependent plasticity (STDP), šestivrstvá architektura, pa- rametrizované typy neuron·, hustota neuron· a pravděpodobnost vzniku synapsí. Navržený model byl testován v desítkách experiment·, s r·znými sadami para- metr· a v r·zných velikostech (až 100 000 neuron· s takřka 21 milióny synapsí). Experimenty byly analyzovány a jejich výsledky srovnány s pozorováním skutečné AC. V práci popisujeme a analyzujeme několik zajímavých pozorování o aktivitě modelované sítě a vzniku tonotopického uspořádání AC. 1
|
|
| |
host ::
RSS.