Resumen

Las oscilaciones rítmicas de la red neuronal son en realidad un tipo de comportamientos sincrónicos, que desempeñan un papel importante en los sistemas neuronales. En este trabajo se estudian las propiedades del grado de excitación y la frecuencia de oscilación de la red neuronal excitatoria de Hodkin-Huxley que incorpora una regla de aprendizaje sináptico. Se exploran los efectos de la fuerza de acoplamiento, la tasa de aprendizaje sináptico y otros parámetros de las sinapsis químicas, como el retardo sináptico y la constante de tiempo de decaimiento, respectivamente. Se encuentra que el aumento de la fuerza de acoplamiento puede debilitar el grado de excitación, mientras que el aumento de la tasa de aprendizaje sináptico hace que la red sea más excitada en un cierto rango; junto con el aumento del tiempo de retardo y la constante de tiempo de decaimiento, el grado de excitación aumenta al principio, luego disminuye, y se mantiene estable. También se encuentra que, junto con el aumento de la tasa de aprendizaje sináptico, la fuerza de acoplamiento, el tiempo de retardo y la constante de tiempo de decaimiento, la frecuencia de oscilación de la red disminuye monotónicamente.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:tasa de aprendizaje sináptico, fuerza de acoplamiento, frecuencia de oscilación, grado de excitación, tiempo de decaimiento, tiempo de retardo, red neuronal, parámetros de la química, reglas de aprendizaje sináptico, grado de excitación
• Keywords:synaptic learning rate, coupling strength, oscillation frequency, excitement degree, decay time, delay time, neuronal network, parameters of chemical, synaptic learning rules, extent of excitement