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Acceso Abierto

Una propuesta de neurona artificial: la Unidad Neuro-Vascular Artificial (UNVA)


Fecha
2022-02-23

Directores
Caicedo Dorado, Alexander

ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario

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Resumen
Las neuronas artificiales son un modelo computacional simplificado de cómo funcionan las neuronas biológicas presentes en el cerebro. Sin embargo, los modelos de las primeras neuronas artificiales se fundamentaron únicamente en el procesamiento de información proveniente de señales eléctricas, y no tuvieron en cuenta los cambios vasculares necesarios que permiten entregar nutrientes a las neuronas para que funcionen correctamente, en particular durante su activación eléctrica. Por lo tanto, en esta tesis se propone un nuevo modelo computacional que considera tanto el comportamiento eléctrico como el vascular. Para diseñar la nueva arquitectura, se revisaron las condiciones de estabilidad del descenso del gradiente. Este análisis nos permite definir cotas superiores para la tasa de aprendizaje. Una vez propuesta la arquitectura se evaluó su comportamiento comparado con algoritmos más tradicionales como la regresión lineal.
Abstract
Artificial neurons are a simplified computational model of biological neurons which are present in the brain. However, the first artificial neuron models were based only on the information processing that comes from electric signals and did not include vascular changes that allow the supply of nutrients to the neurons for their correct functioning, particularly during their electric activation. Therefore, in this thesis, a new computational model is proposed that considers the electric and vascular behavior. To design this new architecture, the stability conditions of gradient descent were reviewed. This analysis allowed us to declare upper bounds for the learning rate. Once the architecture was proposed, its behavior was compared with more traditional algorithms like linear regression.
Palabras clave
Neurona , Acoplamiento neurovascular , Neurona Artificial , Perceptrón , Descenso del gradiente , Tasa de aprendizaje , Estabilidad , Sistema dinámico , Unidad Neuro-Vascular Artificial
Keywords
Neuron , Neurovascular coupling , Artificial neuron , Perceptron , Gradient descent , Learning rate , Stability , Dynamic system , Artificial Neuro-Vascular Unit
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