A Java-based simulation environment for networks of simplified neuron models

ACR is supported by a research grant from CNPq.ACR is supported by a research grant from CNPq

Pattern Reconigtion Using Spiking Neuron Networks Inspired on Olfactory Bulb

O sistema olfatório é notável por sua capacidade de discriminar odores muito similares, mesmo que estejam misturados. Essa capacidade de discriminação é, em parte, devida a padrões de atividade espaço-temporais gerados nas células mitrais, as células principais do bulbo olfatório, durante a apresentação de um odor. Tais padrões dinâmicos decorrem de interações sinápticas recíprocas entre as células mitrais e interneurônios inibitórios do bulbo olfatório, por exemplo, as células granulares. Nesta tese, apresenta-se um modelo do bulbo olfatório baseado em modelos pulsados das células mitrais e granulares e avalia-se o seu desempenho como sistema reconhecedor de padrões usando-se bases de dados de padrões artificiais e reais. Os resultados dos testes mostram que o modelo possui a capacidade de separar padrões em diferentes classes. Essa capacidade pode ser explorada na construção de sistemas reconhecedores de padrões. Apresenta-se também a ferramenta denominada Nemos, desenvolvida para a implementação do modelo, que é uma plataforma para simulação de neurônios e redes de neurônios pulsados com interface gráfica amigável com o usuário.The olfactory system is a remarkable system capable of discriminating very similar odorant mixtures. This is in part achieved via spatio-temporal activity patterns generated in mitral cells, the principal cells of the olfactory bulb, during odor presentation. Here, we present a spiking neural network model of the olfactory bulb and evaluate its performance as a pattern recognition system with datasets taken from both artificial and real pattern databases. Our results show that the dynamic activity patterns produced in the mitral cells of the olfactory bulb model by pattern attributes presented to it have a pattern separation capability. This capability can be explored in the construction of high-performance pattern recognition systems. Besides, we proposed Nemos a framework for simulation spiking neural networks through graphical user interface and has extensible models for neurons, synapses and networks

Sobre o modelo neural RuleNet e suas características simbólica e cooperativa.

Machine learning is an area of Artificial Intelligence that deals with methods and techniques for implementing automatic learning in computational systems. This research work investigates a machine learning neural model called RuleNet and its extension for fuzzy domains named Fuzzy RuleNet. Among the advantages of the RuleNet proposal are its simplicity, easiness and fast training as well as the way it represents the induced concept, which can be characterized as symbolic. This aspect makes RuleNet suitable for participating in cooperative systems. This research work investigates both the contribution of the RuleNet model as a stand alone learning technique as well as part of a cooperative system. It presents and discusses the results obtained in several experiments, evaluating RuleNet as a stand alone machine learning (versus two other machine learning methods, the ID3 and the NGE) and as part of a cooperative system, articulated to ID3 and to NGE.Financiadora de Estudos e ProjetosAprendizado de máquina é uma área da Inteligência Artificial que investe na pesquisa de métodos e técnicas para viabilizar o aprendizado automático em sistemas computacionais. Este trabalho de pesquisa investiga um modelo neural de aprendizado de máquina chamado RuleNet e sua extensão Fuzzy RuleNet, para domínios fuzzy. Dentre as vantagens da proposta RuleNet estão sua simplicidade, facilidade e rapidez no treinamento bem como a maneira como representa o conceito induzido, que pode ser caracterizada como simbólica. Esse aspecto torna o RuleNet adequado a ser incorporado a sistemas cooperativos de aprendizado. O trabalho de pesquisa investiga a contribuição do modelo RuleNet tanto como uma técnica de aprendizado stand-alone quanto como parte de um sistema cooperativo. O trabalho apresenta e discute os resultados obtidos em vários experimentos que avaliam o RuleNet como método de aprendizado stand-alone (versus dois outros métodos de aprendizado de máquina, o ID3 e o NGE) e como parte de um sistema cooperativo, articulado tanto ao ID3 quanto ao NGE