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Publicada porIldefonso Corral Modificado hace 10 años
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Memoria Bibliografía: Miyashita et al (Nature, 1988a,1988b,1991) Hopfield, PNAS 79: 2554 (1986) Actividad persistente Modelo de Hopfield Conversión de correlaciones temporales en correlaciones espaciales Asociación entre pares de estímulos
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Hay neuronas en IT, selectivas a imágenes complejas en estímulos visuales, mantienen su actividad una vez retirado el estímulo Y Miyashita & Chang Fig 2b Miyashita & Chang, Nature 331, 1988
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Estímulos visuales Fig 1
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Método Fig 2a
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Fig 2c
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Fig 2d ACTIVIDAD DURANTE LA ESPERA Es selectiva al estímulo
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Fig 2e Para una célula, el número de estímulos que producen una dada frecuencia de disparo En esta neurona, sólo dos imágenes producen un disparo mayor que 10 Hz
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La respuesta en el delay de esta neurona se mantiene bajo cambios en el estímulo Invariancia bajo transformaciones del estímulo Fig 3a Cambio en la escala Cambio cromático Control rotación
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Fig 3a
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J Hopfield, Proceedings of the National Academy of Sciences 79: 2554 (1986) Modelo de Hopfield Codificación de los estados de la red Qué son las memorias Elección de los patrones a almacenar en la memoria (memorias) Regla de aprendizaje (Hebb) Dinámica de la red (recuperación de un patrón almacenado)
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Neuronas binarias: Estados posibles de la red: Codificación CODIFICACION Definición de solape q entre dos estados de la red: Los P patrones (memorias) a almacenar en la memoria Las memorias son P de los estados posibles de la red
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ELECCION DE LAS MEMORIAS REGLA DE APRENDIZAJE Regla de Hebb
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DINAMICA DE LA RED Suponemos umbral nulo
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Régimen de saturación CAPACIDAD
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Alfa crítico Hay un valor crítico de la capacidad, más allá del cual la memoria (en este modelo) colapsa.
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Hopfield con 3 patrones: A, C, J
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Patrón inicial: A con 10 % de ruido
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Patrón inicial: A con 40 % de ruido
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El patrón final es un estado distinto de los amacenados (aunque correlacionado con algunos de ellos) Patrón inicial: A con 48 % de ruido
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Patrón inicial: A con 60 % de ruido El patrón final:
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Fin Memoria de Trabajo
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