El Instituto de Investigación “Centro de Investigación Operativa (CIO)” de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha organizado el seminario “Discriminación rápida y estable en redes neuronales del tipo divergente-convergente: del Deep Learning a la neurociencia”, dentro del programa de Doctorado en Estadística, Optimización y Matemática Aplicada. El investigador postdoctoral del BioCircuits Intstitute de la Universidad de California en San Diego (UCSD) de EE.UU. Thiago Mosqueiro impartirá esta conferencia el próximo lunes, 28 de noviembre, a las 12:30 horas, en el edificio Torretamarit del campus de Elche. La conferencia está dirigida tanto a investigadores como a estudiantes de doctorado interesados en el tema.

En este seminario, Mosqueiro hablará de un reciente mecanismo de retroalimentación que es robusto, favorece codificación dispersa (sparse coding) y acelera la transferencia de información a través de las capas. También, discutirá varios ejemplos que ilustran este mecanismo. La toma de decisiones en el cerebro se modeliza a menudo mediante una red neuronal divergente-convergente en la que la información sensorial atraviesa primero una capa en la que se realiza el reconocimiento de patrones y la codificación del estímulo (capa de conectividades divergentes), seguida de una capa en la cual se filtra la información (capa de conectividades convergentes), antes de llegar a la capa o capas motoras en las que se toma la decisión. Este mecanismo introduce un retardo entre el input sensorial y la respuesta que es inconsistente con la rapidez necesaria en un comportamiento adaptativo.

La investigación de Thiago Mosqueiro se centra en la física estadística, modelos matemáticos, neurociencias computacionales y machine learning.