Análisis de la dinámica de los modelos neuronales de toma de decisiones

El objetivo de este trabajo es el análisis dinámico de procesos de toma de decisiones en redes neuronales biológicas entre dos alternativas, haciendo uso de simulaciones computacionales de modelos deterministas no lineales de las redes neuronales comprometidas. Inicialmente, se propone y analiza la...

Full description

Autores:
Hurtado López, Julián
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60163
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60163
http://bdigital.unal.edu.co/58182/
Palabra clave:
0 Generalidades / Computer science, information and general works
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science
57 Ciencias de la vida; Biología / Life sciences; biology
65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relations
Dinámica no lineal
Bifurcaciones
Mecanismos de toma de decisiones
Redes neuronales de competición
Dinámica de decisiones
Transiciones de modos de decisión
Modulación de la decisión
Nonlinear dynamics,
Bifurcations
Decision-making mechanisms
Winner-take-all neural networks
Dynamics of decision-making
Modes of decision-making
Modulation of decision-making
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:El objetivo de este trabajo es el análisis dinámico de procesos de toma de decisiones en redes neuronales biológicas entre dos alternativas, haciendo uso de simulaciones computacionales de modelos deterministas no lineales de las redes neuronales comprometidas. Inicialmente, se propone y analiza la dinámica de una red neuronal atractora básica que da soporte a un proceso de toma de decisiones. Posteriormente, tomando como sujeto de estudio experimental el ratón macho, se utiliza esta red neuronal para proponer dos posibles circuitos sinápticos que ayuden a entender como decide bajo estimulación artificial frente a un intruso. El primero controla los comportamientos sociales entre montada/apareamiento y ataque. El segundo controla los comportamientos sociales de montada/apareamiento y ataque además de un comportamiento no social como el acicalamiento. Los resultados obtenidos en la dinámica emergente de los modelos propuestos corresponden con precisión con los comportamientos y conductas registradas bajo estimulación natural y artificial en protocolos experimentales con roedores. Finalmente, se propone un modelo para una red neuronal de toma de decisiones que despliega diferentes modos de decisión y la posibilidad de transiciones entre ellos debido a una red neuronal externa