Análise de redes neurais de atratores interagentes por meio de um modelo com solução analítica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Zanin, Pietro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
agent models
Algoritmos de Aprendizado
attractor neural networks
learning algorithms
Mecânica Estatística
Método de réplicas
Modelos de agentes
Redes Neurais de Atratores
replica method
Statistical Mechanics
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-22022023-134919/
Resumo: Neste trabalho construímos e analisamos um modelo com o objetivo de ampliar ideias do algoritmo de unlearning para tentar entender redes neurais interagentes. Nos baseamos não só em vários trabalhos de redes neurais que giram em torno desta ideia, mas também em alguns artigos de ciências sociais relacionados. O modelo é construído introduzindo uma modificação do Hamiltoniano de outros modelos, no qual introduzimos uma interação entre diferentes redes. Mudar a magnitude desta interação leva a resultados diferentes, sendo eles não triviais e ricos. Em geral, discutimos em quais regiões essa interação é benéfica e de que maneira ela pode ser benéfica. Apesar do modelo ser complexo demais para ser comparado com dados reais, ele apresenta comportamentos qualitativos que mimetizam algumas dinâmicas sociais de maneira interessante. Além disso, o modelo também é de interesse para a área de redes neurais, pois mostra uma maneira em que redes podem ser melhoradas significativamente de maneira eficiente.
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