Geri Dön

Nöral ağlarda network topolojisinin zamansal düzenliliğe etkisi

Impact of network topology on the temporal regularity of neuronal networks

  1. Tez No: 252871
  2. Yazar: ATAKAN GÜNDÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu çalışmada küçük dünya nöron ağlarında bilgi işlemenin nasıl gerçekleştiği araştırılmıştır. Küçük dünya ağlarının literatürdeki en bilinen iki modeli olan Watts-Strogatz ve Newman-Watts tipi ağ topoloji algoritmalarının nöral sistemdeki sinyal işleme performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Ağdaki nöronların dinamikleri iyonik iletkenliğe dayalı bir nöron modeli olan Hodgkin-Huxley (H-H) nöronları ile modellenmiştir. Ayrıca biyofiziksel gerçekliği daha iyi yansıtması açısından incelemelerde iyon kanallarının rasgeleliğinden kaynaklanan kanal gürültüsünü de içeren stokastik H-H denklemleri de kullanılmıştır. Her iki küçük dünya algoritması kullanılarak ağın topolojisi, büyüklüğü ve nöron model parametreleri sistematik olarak değiştirilerek sinir sisteminde bilgi kodlama üzerine yapılan çalışmalarda sıklıkla ele alınan eşik altı sinyal işleme, lokal ritmik aktive yayılımı ve ağ senkronizasyonu gibi kavramlar araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this work, it was investigated that how the information processing occurs in small-world network of neurons. Two most well-known models of small-world networks in the literature are Watts-Strogatz and Newman-Watts models. The performances of these network topology algorithms of signal processing in neuronal systems have been examined comparatively. Dynamics of the networks of neurons are modeled with Hodgkin-Huxley (H-H) neuron model which model is based on ionic conductivity. Also, the stochastic H-H equations were used in studies which include channel noise and reflect the biophysical reality much better. Because it includes the channel noise caused by the randomness of ion channels. Both of the small-world algorithms were analyzed by systematically varying the network topology, size and neuron model parameters to investigate the information encoding mechanism subjects such as sub-threshold signal processing, local rhythmic activity propagation and network synchronization.

Benzer Tezler

  1. Periyodik kuplajın ölçeksiz ağlarda zamansal düzenliliğe etkileri

    Impacts of time-periodic coupling strength on the firing regularity of scale-free networks

    VELİ BAYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mühendislik BilimleriBülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ÖZER

    YRD. DOÇ. DR. ERGİN YILMAZ

  2. Biyolojik nöral ağlarda latans dinamiklerinin analizi

    Analysis of latency dynamics in biological neural networks

    RUKİYE UZUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BiyofizikBülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ÖZER

  3. Biyolojik nöronlardan oluşmuş ölçeksiz ağın dinamiklerinin araştırılması

    The investigation of dynamics of scale-free network consisting of biological neurons

    ERGİN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ÖZER

  4. Determination of blocking probabilities in optical burst switched networks with Monte Carlo simulation

    Optik süperpaket anahtarlamalı ağlardaki bloke olma olasılıklarının Monte Carlo benzetimi ile belirlenmesi

    SELİN PARLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN TOPUZ

  5. Comparing the performance of humans and 3D-convolutional neural networks in material perception using dynamic cues

    İnsanların performansını karşılaştırmak ve 3D-konvoleksiyonel nöral ağlarda dinamik pişirme kullanılan malzeme anlayışı

    HOSSEIN MEHRZADFAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Psikolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    ASSOC. DR. HÜSEYİN BOYACI