viernes, 11 de abril de 2008

Autoorganización en redes neuronales

El mapeo autoorganizado (SOM) es un ejemplo en el que los agentes o componentes, que parten de un estado desordenado, alcanzan un estado de orden global a partir de interacciones locales. Cada agente o componente (neurona en este caso) conoce su estado y el de unas cuántas de sus vecinas. La siguiente imagen corresponde al estado inicial.


Esta imagen corresponde al estado que alcanza el sistema como resultado de las interacciones locales entre celdas. El color de las celdas es el estado de las celdas.




Surgen algunas preguntas:
1. ¿Pueden proponer un conjunto de reglas de interacción que partiendo de un estado desordenado lleve al sistema a un estado ordenado?

2. Llàmese R a un conjunto de reglas que llevan al sistema a un estado de orden. ¿Es R sensible a las condicione siniciales?

3. ¿Puede existir màs de un orden? Es decir, dos conjuntos de reglas, R y S, con R distinto de S, puede llevar al sistema a atractores diferentes?

La siguiente imagen es otro estado ordenado, aplicando otro conjunto de reglas que las que generan el estado mostrado en la segunda imagen (Nota: existe un pequeño truco en este estado de orden, pero eso no interfiere en lo sustancial)

2 comentarios:

Sergio dijo...

Hola a todos.

Encontré este modelo de simulación de "presa-depredador", y es creado en "Easy Java Simulations" a partir de un objeto llamado "conjunto de particulas". De las cosas interesantes es que viene con el codigo fuente, el cual puede ser una guía para hacer la programación de los ejemplos que hemos visto en clase.

http://fem.um.es/Ejs/EjsExamples3.3/Simulations/PredatorAndPreySimulation.html

Saludos.
Sergio

Unknown dijo...

Este articulo de SciAm me parecio bien importante sobre las aplicaciones del mapeo y la visualizacion de datos en aplicaciones medicas

Maps Point the Way to Fighting the Flu Virus

a ver que les parece