Locally excitatory chaotic oscillator network for scene segmentation.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

1998

RESUMO

A aplicaÃÃo de sistemas dinÃmicos para processamento de informaÃÃes à um tÃpico promissor de pesquisa. Um excelente exemplo sÃo as redes neurais caÃticas. Em geral, o caos tem duas caracterÃsticas marcantes, quais sÃo: complexidade dinÃmica e grande regularidade. Estas caracterÃsticas geram propriedades de sistemas caÃticos muito ricas e, ao mesmo tempo, possivelmente tratÃveis. A segmentaÃÃo de cenÃrios à um processo fundamental no processamento sensorial neural, porÃm o mecanismo neural bÃsico continua bastante desconhecido. ConsideraÃÃes teÃricas e estudos neuro-fisiolÃgicos realizados no cÃrtex visual de gatos revelam que a correlaÃÃo oscilatÃria da atividade neural desempenha um papel importante no processo de segmentaÃÃo. Geralmente, modelos de correlaÃÃo oscilatÃria por segmentaÃÃo de cenas requerem um mecanismo para sincronizar neurÃnios, o qual representa um objeto coerente e, ao mesmo tempo, outro para dessincronizar neurÃnios, o qual representa objetos diferentes. A principal dificuldade encontrada à tratar ao mesmo tempo estes dois fenÃmenos opostos: sincronizaÃÃo e assincronizaÃÃo. Chamamos o problema de Dilema da SincronizaÃÃo-AssincronizaÃÃo: mais forte que a sincronizaÃÃo entre neurÃnios, mais difÃcil de conseguir que a assincronizaÃÃo e vice-versa. Para nosso conhecimento todos os modelos de correlaÃÃo oscilatÃria esbarram neste problema. Neste trabalho de tese, à apresentada uma rede neural caÃtica LECON (Locally Excitatory Chaotic Oscillator Network) para tratar o problema supramencionado. à mostrado como o dilema sincronizaÃÃo-assincronizaÃÃo pode ser evitado pela sincronizaÃÃo e assincronizaÃÃo caÃtica. Com esta finalidade, primeiro à analisada a dinÃmica caÃtica de um oscilador neural tipo Wilson-Cowan; a seguir, condiÃÃes de sincronizaÃÃo caÃtica sÃo analiticamente obtidas a partir de um vetor de N osciladores tipo Wilson-Cowan difusamente acoplados. Finalmente, à mostrado que o mecanismo de assincronizaÃÃo em uma rede LECON à garantido pela definiÃÃo de caos. Comparada com outros modelos de correlaÃÃo oscilatÃria, a rede LECON tem quatro caracterÃsticas relevantes: 1) capacidade ilimitada de segmentaÃÃo; 2) segmentaÃÃo de forma paralela; 3) garantia teÃrica das funÃÃes do modelo; 4) tratamento matemÃtico simples. Este modelo tambÃm representa um exemplo das vantagens do uso da dinÃmica caÃtica para processamento de informaÃÃes.

ASSUNTO(S)

oscilaÃÃes inteligÃncia artificial caos redes neurais sistemas dinÃmicos

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