O LEABRA como ferramenta para modelagem conexionista de
sistemas neurobiológicos
sistemas neurobiológicos
Artur Versiani Scott Varella e Carlos Alberto da Silva Franco, D.Sc. |
O amadurecimento das pesquisas das neurociências e da própria modelagem de estruturas e sistemas cerebrais torna possível e necessária a criação de modelos neurocomputacionais que ajudem a entender e exemplificar comportamentos complexos cerebrais. A utilização do LEABRA (Local, Error-driven and Associative, Biologically Realistic Algorithm) como algoritmo regente da dinâmica e do aprendizado de um sistema de redes neurais pode ajudar na árdua tarefa da modelagem neurocomputacional. Assim, a fim de demonstrar a utilidade e a abrangência da modelagem computacional utilizando o LEABRA foi desenvolvido um estudo envolvendo os circuitos da memória emocional, tendo como base o estado da arte das neurociências.
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| Palavras-chave:neurociência, LEABRA, backpropagation, modelagem neurocomputacional, memória emocional. |
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The improvement of the neurosciences researches and of the modeling of structures and cerebral systems turns possible and necessary the creation of neurocomputational models that help to understand and to illustrate cerebral complex behaviors. The use of LEABRA (Local, Error-driven and Associative, Biologically Realistic Algorithm) as an algorithm that controls the dynamics and the learning of a system of neural networks can help the arduous task of the neurocomputational modeling. In this way, in order to demonstrate the usefulness of the computational modeling using LEABRA, was developed a case study related to the circuits of the emotional memory, grounded on the state of the art of the neurosciences.
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| Keywords:neuroscience, LEABRA, backpropagation, neurocomputational modeling, emotional memory. |
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