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Análisis Interactivo de Datos: Mapas Autoorganizados
2015
Los fenómenos físicos, así como los procesos industriales, producen volúmenes cada vez más cuantiosos de datos, a menudo de difícil tratamiento. Se hace preceptiva la generación de sistemas y procedimientos que permitan extraer, en una primera etapa visual de análisis, la información subyacente a estos datos, orientando así los cálculos y estudios posteriores que puedan aplicarse. El análisis visual será reforzado si se complementa con elementos interactivos que permitan al usuario dirigirse hacia los focos de su interés. Dentro de las técnicas de visualización de datos para los fines expuestos destacan los Mapas Autoorganizados (también llamados SOM, acrónimo de Self-Organizing Maps), un t…
Estudio de la radiación neta en zonas semiáridas utilizando modelos lineales y neuronales y la sinergia entre GERB y SEVIRI
2012
Las regiones áridas o semiáridas se caracterizan por una distribución irregular de los recursos hídricos, lo que muchas veces constituye una limitación para el desarrollo de una determinada región. La variabilidad hidrológica de estas regiones se debe a la mala distribución espacial y temporal de la lluvia, a la topografía heterogénea y a los cambios de origen antropogénicos que muchas veces conducen a procesos de degradación y de desertificación. Como en estas regiones la evapotranspiración explica una parte significativa de la pérdida de agua hacia la atmósfera, el estudio y modelización de la radiación neta en superficie (Rn), es de suma importancia, una vez que las estimaciones o medici…
Contributions and applications around low resource deep learning modeling
2023
El aprendizaje profundo representa la vanguardia del aprendizaje automático en multitud de aplicaciones. Muchas de estas tareas requieren una gran cantidad de recursos computacionales, lo que limita su adopción en dispositivos integrados. El objetivo principal de esta tesis es estudiar métodos y algoritmos que permiten abordar problemas utilizando aprendizaje profundo con bajos recursos computacionales. Este trabajo también tiene como objetivo presentar aplicaciones de aprendizaje profundo en la industria. La primera contribución es una nueva función de activación para redes de aprendizaje profundo: la función de módulo. Los experimentos muestran que la función de activación propuesta logra…
Serotonergic transcriptional regulatory logic in Caenorhabditis elegans
2017
Tesis doctoral, 298 páginas, figuras y tablas
Inferring directionality of coupled dynamical systems using Gaussian process priors: Application on neurovascular systems
2022
Dynamical system theory has recently shown promise for uncovering causality and directionality in complex systems, particularly using the method of convergent cross mapping (CCM). In spite of its success in the literature, the presence of process noise raises concern about CCM's ability to uncover coupling direction. Furthermore, CCM's capacity to detect indirect causal links may be challenged in simulated unidrectionally coupled Rossler-Lorenz systems. To overcome these limitations, we propose a method that places a Gaussian process prior on a cross mapping function (named GP-CCM) to impose constraints on local state space neighborhood comparisons. Bayesian posterior likelihood and…
Rhythmic Memory Consolidation in the Hippocampus
2022
Functions of the brain and body are oscillatory in nature and organized according to a logarithmic scale. Brain oscillations and bodily functions such as respiration and heartbeat appear nested within each other and coupled together either based on phase or based on phase and amplitude. This facilitates communication in wide-spread neuronal networks and probably also between the body and the brain. It is a widely accepted view, that nested electrophysiological brain oscillations involving the neocortex, thalamus, and the hippocampus form the basis of memory consolidation. This applies especially to declarative memories, that is, memories of life events, for example. Here, we present our vie…