| Journal: | Revista mexicana de ingeniería biomédica |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000404382 |
| ISSN: | 0188-9532 |
| Authors: | Guevara, M.A1 Hernández González M1 Olvera Cortés, M.E2 Robles Aguirre, F.A3 |
| Institutions: | 1Universidad de Guadalajara, Instituto de Neurociencias, Guadalajara, Jalisco. México 2Instituto Mexicano del Seguro Social, Centro de Investigaciones Biomédicas de Michoacán, Morelia, Michoacán. México 3Universidad de Guadalajara, Centro Universitario del Norte, Colotlán, Jalisco. México |
| Year: | 2012 |
| Season: | Abr |
| Volumen: | 33 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 8-16 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | En el presente estudio se desarrolló un modelo conexionista de aprendizaje no supervisado para simular una tarea de discriminación en un número reducido de iteraciones sin entrenamiento previo a la tarea. La red neural artificial consideró características neurofisiológicas de algunas de las estructuras del sistema dopaminérgico mesolímbico amígdala (AMG), corteza orbitofrontal (COF), área tegmental ventral (ATV) y núcleo accumbens (ACC). El modelo generó respuestas similares a las emitidas por ratas macho durante una tarea de discriminación e inversión en un laberinto T, usando como recompensa un incentivo sexual. En la actividad de las estructuras simuladas, se hallaron los fenómenos de preferencia de reforzador e inversión de la preferencia durante la inversión del incentivo en ACC y ATV; una codificación temprana en AMG; además de una codificación retardada y aumento en el reclutamiento de nodos neurales en la COF ante la inversión. Por último, las estructuras de salida mostraron una actividad de expectativa anterior a la entrega del reforzador |
| English abstract | The present study develops a connectionist neural network with unsupervised learning rules to simulate a discrimination task in a reduced number of time steps without previous training. The design of the network took into account some neurophysiological findings of dopaminergic mesolimbic system from structures like amygdala (AMG), orbitofrontal cortex (COF), ventral tegmental area (ATV) and nucleus accumbens (ACC). The proposed model generated similar responses to those from male rats during a discrimination and reversal learning tasks in a T maze, using sex as reward. In the activity of simulated structures different phenomena were found, like reinforcement preference and its reversal during reversal learning phase in ACC and ATV. It was also found an early encode in AMG, besides a retarded encoding and an increase in recruitment of neural nodes in COF during reversal learning. All output structures showed an expectancy activity before reinforcer delivery |
| Disciplines: | Medicina, Ingeniería |
| Keyword: | Neurología, Ingeniería biomédica, Redes neuronales artificiales, Sistema mesocorticolímbico, Corteza orbitofrontal, Aprendizaje discriminante, Aprendizaje de inversión |
| Keyword: | Medicine, Engineering, Neurology, Biomedical engineering, Artificial neural networks, Mesocorticolimbic system, Orbitofrontal cortex, Discriminant learning, Reversal learning |
| Full text: | Texto completo (Ver PDF) |
