Implementación de un algoritmo genético numérico multihebra con mutación de impacto decreciente para el entrenamiento de un simulador de corteza visual
Tipo de material:
TextoDetalles de publicación: Valparaíso: UTFSM, 2014Descripción: xiii, 152 h.: ilTema(s): ALGORITMOS GENETICOS | REDES NEURONALES (ciencia de la computación)Clasificación CDD: M ELO Nota de disertación: Tesis (Ing. Civil Electrónico, mención Computadores) -- Prof. Guía: María José Escobar Resumen: El presente trabajo se enfoca en la implementaciþon de un algoritmo genþetico para el entrenamiento de una red neuronal que modela el comportamiento de las interacciones de las regiones V1 y MT del cerebro de los mamþıferos, en especial el fenþomeno denominado Inhibiciþon de Periferia de V1, en el contexto del proyecto FONDECYT 1120570. Para poder abordar el problema, primeramente se ha estudiado el modelo de corteza cerebral, denominado Modelo V1MT, y sus interacciones. A partir de esto, se ha programado en lenguaje C++ una implementaciþon de este modelo que permite la simulaci þon de este sector del cerebro considerando diferentes casos ya conocidos en la literatura. No obstante, dado que la implementaciþon del fenþomeno de Inhibiciþon de Periferia de V1 requiere la definiciþon de una gran cantidad de valores desconocidos, se hace necesaria la utilizaciþon de una herramienta para poder definir estos valores. Por ello, este trabajo desarrolla la implementaciþon de un algoritmo genþetico con el objetivo de proponer conjuntos de valores que validen el modelo para cada caso de interþes. En este trabajo, la implementaciþon del algoritmo genþetico se ha orientado de forma de favorecer el aprovechamiento de la infraestructura computacional disponible asþı como desarrollar una estructura de uso e interpretaciþon de resultados que no requiera mayor postprocesamiento para su anþalisis; por lo anterior, el algoritmo genþetico ha sido implementado como un Algoritmo Genþetico Numþerico y, al mismo tiempo, multihebra, para explotar la capacidad computacional disponible. Por otra parte, dadas las condiciones del problema a abordar, la etapa de mutaciþon de este algoritmo genþetico se realiza mediante un procedimiento denominadoMutaciþon de Impacto Decreciente para mejorar las capacidades de convergencia. Con lo anterior, este trabajo ha logrado proponer conjuntos de valores que validan el funcionamiento del Modelo V1MT, demostrando la bien conocida capacidad de los algoritmos genþeticos para la soluciþon de problemas, lo cual ha permitido la validaciþon del Modelo V1MT propuesto por el proyecto FONDECYT 1120570.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Notas | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Memorias
|
Biblioteca Central | Memorias | M ELO T649 2014 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | DISPONIBLE A TRAVES DE REPOSITORIO INSTITUCIONAL | 3560900227020 | |
|
Memorias
|
Biblioteca Central | Memorias | M ELO T649 2014 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 2 | Disponible | DISPONIBLE A TRAVES DE REPOSITORIO INSTITUCIONAL | 3560900227023 |
Tesis (Ing. Civil Electrónico, mención Computadores) -- Prof. Guía: María José Escobar
El presente trabajo se enfoca en la implementaciþon de un algoritmo genþetico para el entrenamiento de una red neuronal que modela el comportamiento de las interacciones de las regiones V1 y MT del cerebro de los mamþıferos, en especial el fenþomeno denominado Inhibiciþon de Periferia de V1, en el contexto del proyecto FONDECYT 1120570. Para poder abordar el problema, primeramente se ha estudiado el modelo de corteza cerebral, denominado Modelo V1MT, y sus interacciones. A partir de esto, se ha programado en lenguaje C++ una implementaciþon de este modelo que permite la simulaci þon de este sector del cerebro considerando diferentes casos ya conocidos en la literatura. No obstante, dado que la implementaciþon del fenþomeno de Inhibiciþon de Periferia de V1 requiere la definiciþon de una gran cantidad de valores desconocidos, se hace necesaria la utilizaciþon de una herramienta para poder definir estos valores. Por ello, este trabajo desarrolla la implementaciþon de un algoritmo genþetico con el objetivo de proponer conjuntos de valores que validen el modelo para cada caso de interþes. En este trabajo, la implementaciþon del algoritmo genþetico se ha orientado de forma de favorecer el aprovechamiento de la infraestructura computacional disponible asþı como desarrollar una estructura de uso e interpretaciþon de resultados que no requiera mayor postprocesamiento para su anþalisis; por lo anterior, el algoritmo genþetico ha sido implementado como un Algoritmo Genþetico Numþerico y, al mismo tiempo, multihebra, para explotar la capacidad computacional disponible. Por otra parte, dadas las condiciones del problema a abordar, la etapa de mutaciþon de este algoritmo genþetico se realiza mediante un procedimiento denominadoMutaciþon de Impacto Decreciente para mejorar las capacidades de convergencia. Con lo anterior, este trabajo ha logrado proponer conjuntos de valores que validan el funcionamiento del Modelo V1MT, demostrando la bien conocida capacidad de los algoritmos genþeticos para la soluciþon de problemas, lo cual ha permitido la validaciþon del Modelo V1MT propuesto por el proyecto FONDECYT 1120570.
2
NEW
CONSULTE EN LINEA A TRAVES DE REPOSITORIO INSTITUCIONAL