Show simple item record

Modelování prostorových vlastností mozkové tkáně
dc.contributor.advisorNeruda, Roman
dc.creatorJohn, Pavel
dc.date.accessioned2017-05-15T23:15:24Z
dc.date.available2017-05-15T23:15:24Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/53779
dc.description.abstractNervová spojení v lidském mozku se mění na základě vjemů z okolí. Způsob, jakým k proměnám dochází, a jak přesně tyto proměny ovlivňují vlastnosti mozkové tkáně, dosud není zcela pochopen. Práce zkoumá souvislost paměti a učení s prostorovým uspořádáním neuronů, zejména pak s tvarem jejich dendritických výběžků. Součástí je model, který zachycuje mozkovou tkáň pomocí dvourozměrné mřížky s různými druhy spojení mezi jednotlivými buňkami mřížky. Tento model je formálně definován a dále podroben teoretickému zkoumání. Zásadním výsledkem je důkaz věty o výpočetní síle definovaného modelu na úrovni Turingova stroje. K nalezení vhodné architektury vzhledem k problému slouží několik variant evolučních algoritmů. Model s danou architekturou je dále adaptován na základě komunikace s prostředím. Popsané myšlenky jsou implementovány a podrobeny několika experimentům, které poukazují na důležité vlastnosti modelu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)cs_CZ
dc.description.abstractNeural connections in the human brain are known to be modified by experiences. Yet, little is known about the mechanism of the modification and its implications on the brain function. The aim of this thesis is to investigate what impact the spatial properties of brain tissue can have on learning and memory. In particular, we focus on the dendritic plasticity. We present a model where the tissue is represented by a two-dimensional grid and its structure is characterized by various connections between the grid cells. We provide a formal definition of the model and we prove it to be computational as strong as the Turing machine. An adaptation algorithm proposed enables the model to reflect the environmental feedback, while evolutionary algorithms are employed to search for a satisfactory architecture of the model. Implementation is provided and several experiments are driven to demonstrate the key properties of the model. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectNeuronové sítěcs_CZ
dc.subjectCelulární automatycs_CZ
dc.subjectKognitivní vědycs_CZ
dc.subjectEvoluční algoritmycs_CZ
dc.subjectNeural networksen_US
dc.subjectCellular automataen_US
dc.subjectCognitive scienceen_US
dc.subjectEvolutionary algorithmsen_US
dc.titleSpatial modeling of brain tissueen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2014
dcterms.dateAccepted2014-01-21
dc.description.departmentDepartment of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
dc.description.departmentKatedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId144277
dc.title.translatedModelování prostorových vlastností mozkové tkáněcs_CZ
dc.contributor.refereeBrom, Cyril
dc.identifier.aleph001677339
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineTheoretical Computer Scienceen_US
thesis.degree.disciplineTeoretická informatikacs_CZ
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csTeoretická informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enTheoretical Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csNervová spojení v lidském mozku se mění na základě vjemů z okolí. Způsob, jakým k proměnám dochází, a jak přesně tyto proměny ovlivňují vlastnosti mozkové tkáně, dosud není zcela pochopen. Práce zkoumá souvislost paměti a učení s prostorovým uspořádáním neuronů, zejména pak s tvarem jejich dendritických výběžků. Součástí je model, který zachycuje mozkovou tkáň pomocí dvourozměrné mřížky s různými druhy spojení mezi jednotlivými buňkami mřížky. Tento model je formálně definován a dále podroben teoretickému zkoumání. Zásadním výsledkem je důkaz věty o výpočetní síle definovaného modelu na úrovni Turingova stroje. K nalezení vhodné architektury vzhledem k problému slouží několik variant evolučních algoritmů. Model s danou architekturou je dále adaptován na základě komunikace s prostředím. Popsané myšlenky jsou implementovány a podrobeny několika experimentům, které poukazují na důležité vlastnosti modelu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)cs_CZ
uk.abstract.enNeural connections in the human brain are known to be modified by experiences. Yet, little is known about the mechanism of the modification and its implications on the brain function. The aim of this thesis is to investigate what impact the spatial properties of brain tissue can have on learning and memory. In particular, we focus on the dendritic plasticity. We present a model where the tissue is represented by a two-dimensional grid and its structure is characterized by various connections between the grid cells. We provide a formal definition of the model and we prove it to be computational as strong as the Turing machine. An adaptation algorithm proposed enables the model to reflect the environmental feedback, while evolutionary algorithms are employed to search for a satisfactory architecture of the model. Implementation is provided and several experiments are driven to demonstrate the key properties of the model. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
dc.identifier.lisID990016773390106986


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV