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Estudio de la formación de mapas visuales mediante el uso de modelos neuronales bidimensionales / Carolina B. Tauro.

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: [S.l. : s.n. ], 2012.Descripción: xviii, 155 páginas: ilustraciones ; 30 cmTema(s): Nota de disertación: Tesis (Doctor en Física)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2012. Resumen: Existen muchos ejemplos de sistemas reales representados por redes de interacciones que presentan comportamientos complejos, siendo redes libre de escala y de mundo pequeño. Además, se encuentran inmersos o embebidos en un espacio euclídeo de baja dimensión, característica que es generalmente ignorada en los modelos de redes complejas. En esta tesis analizamos el rol que juega la topografía de la red de interacciones de un sistema complejo, con el objetivo de desarrollar un modelo para la formación de patrones de preferencia orientacional que se observan en la corteza visual del cerebro de los mamíferos. Para lograr esto, estudiaremos distintos modelos de la física estadística de sistemas complejos, añadiéndoles las propiedades de la complejidad y del embebido, verificando nuevos y ricos comportamientos no observados antes.
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Tesis (Doctor en Física)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2012.

Bibliografía : p. 147-154.

Existen muchos ejemplos de sistemas reales representados por redes de interacciones que presentan comportamientos complejos, siendo redes libre de escala y de mundo pequeño. Además, se encuentran inmersos o embebidos en un espacio euclídeo de baja dimensión, característica que es generalmente ignorada en los modelos de redes complejas. En esta tesis analizamos el rol que juega la topografía de la red de interacciones de un sistema complejo, con el objetivo de desarrollar un modelo para la formación de patrones de preferencia orientacional que se observan en la corteza
visual del cerebro de los mamíferos. Para lograr esto, estudiaremos distintos modelos de la física estadística de sistemas complejos, añadiéndoles las propiedades de la complejidad y del embebido, verificando nuevos y ricos comportamientos no observados antes.

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