Una propuesta de neurona artificial: la Unidad Neuro-Vascular Artificial (UNVA)

Las neuronas artificiales son un modelo computacional simplificado de cómo funcionan las neuronas biológicas presentes en el cerebro. Sin embargo, los modelos de las primeras neuronas artificiales se fundamentaron únicamente en el procesamiento de información proveniente de señales eléctricas, y no tuvieron en cuenta los cambios vasculares necesarios que permiten entregar nutrientes a las neuronas para que funcionen correctamente, en particular durante su activación eléctrica. Por lo tanto, en esta tesis se propone un nuevo modelo computacional que considera tanto el comportamiento eléctrico como el vascular. Para diseñar la nueva arquitectura, se revisaron las condiciones de estabilidad del descenso del gradiente. Este análisis nos permite definir cotas superiores para la tasa de aprendizaje. Una vez propuesta la arquitectura se evaluó su comportamiento comparado con algoritmos más tradicionales como la regresión lineal.

• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/33792
• Acceso en línea: https://doi.org/10.48713/10336_33792; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/33792
• Palabra clave: Neurona; Acoplamiento neurovascular; Neurona Artificial; Perceptrón; Descenso del gradiente; Tasa de aprendizaje; Estabilidad; Sistema dinámico; Unidad Neuro-Vascular Artificial; Medicina experimental; Neuron; Neurovascular coupling; Artificial neuron; Perceptron; Gradient descent; Learning rate; Stability; Dynamic system; Artificial Neuro-Vascular Unit
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