Skip navigation
  •  Inicio
  • UDC 
    • Cómo depositar
    • Políticas do RUC
    • FAQ
    • Dereitos de Autor
    • Máis información en INFOguías UDC
  • Percorrer 
    • Comunidades
    • Buscar por:
    • Data de publicación
    • Autor
    • Título
    • Materia
  • Axuda
    • español
    • Gallegan
    • English
  • Acceder
  •  Galego 
    • Español
    • Galego
    • English
  
Ver ítem 
  •   RUC
  • Publicacións UDC
  • Congresos e cursos UDC
  • Congreso XoveTIC: impulsando el talento científico
  • Congreso XoveTIC: impulsando el talento científico (7º. 2024. A Coruña)
  • Ver ítem
  •   RUC
  • Publicacións UDC
  • Congresos e cursos UDC
  • Congreso XoveTIC: impulsando el talento científico
  • Congreso XoveTIC: impulsando el talento científico (7º. 2024. A Coruña)
  • Ver ítem
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Astrocytes in Artificial Intelligence: Boosting Neural Networks with Biologically Inspired Models

Thumbnail
Ver/abrir
XoveTIC_2024_proceedings_Parte62.pdf (606.8Kb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/41132
Atribución 3.0 España
A non ser que se indique outra cousa, a licenza do ítem descríbese como Atribución 3.0 España
Coleccións
  • Congreso XoveTIC: impulsando el talento científico (7º. 2024. A Coruña) [66]
Metadatos
Mostrar o rexistro completo do ítem
Título
Astrocytes in Artificial Intelligence: Boosting Neural Networks with Biologically Inspired Models
Autor(es)
Ribas-Rodríguez, Ana
Villegas Duque, Adrián
Álvarez-González, S.
Cedrón, Francisco
Data
2024
Resumo
Since its discovery in neuroscience, the tripartite synapse has inspired new architectures in the already ubiquitous artificial neural networks. This paper explains the frameworks proposed in artificial intelligence derived from the behaviour of the biological brain incorporating the called artificial astrocytes or artificial glia. First, we analyze the first structures on shallow networks, to later discuss the more convoluted configurations used in the past few years. We can classify them based on their degree of brain-like appearance, for some authors modeled them with this idea in mind (using Spiking Neural Networks mostly), while some other authors incorporated them in existing deep learning networks, such as Convolutional Neural Networks or Transformers.
Palabras chave
Neurons
Brain
Recurrent Neural Networks (RNNs)
Multilayer Perceptrons (MLPs)
Neuroscience
Synapse
 
Versión do editor
https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498913.62
Dereitos
Atribución 3.0 España

Listar

Todo RUCComunidades e colecciónsPor data de publicaciónAutoresTítulosMateriasGrupo de InvestigaciónTitulaciónEsta colecciónPor data de publicaciónAutoresTítulosMateriasGrupo de InvestigaciónTitulación

A miña conta

AccederRexistro

Estatísticas

Ver Estatísticas de uso
Sherpa
OpenArchives
OAIster
Scholar Google
UNIVERSIDADE DA CORUÑA. Servizo de Biblioteca.    DSpace Software Copyright © 2002-2013 Duraspace - Suxestións