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Dynamical Complexity in Cognitive Neural Networks
Goles, Eric; Palacios, Adrián G.
  • Goles, Eric; Instituto de Sistemas Complejos de Valparaíso. Valparaíso. CL
  • Palacios, Adrián G; Instituto de Sistemas Complejos de Valparaíso. Valparaíso. CL
Biol. Res ; 40(4): 479-485, 2007. ilus
Artigo em Inglês | LILACS | ID: lil-484873
ABSTRACT
In the last twenty years an important effort in brain sciences, especially in cognitive science, has been the development of mathematical tool that can deal with the complexity of extensive recordings corresponding to the neuronal activity obtained from hundreds of neurons. We discuss here along with some historical issues, advantages and limitations of Artificial Neural Networks (ANN) that can help to understand how simple brain circuits work and whether ANN can be helpful to understand brain neural complexity.
Assuntos

Texto completo: DisponíveL Índice: LILACS (Américas) Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Cognição / Rede Nervosa Tipo de estudo: Estudo prognóstico Limite: Humanos Idioma: Inglês Revista: Biol. Res Assunto da revista: Biologia Ano de publicação: 2007 Tipo de documento: Artigo / Documento de projeto País de afiliação: Chile Instituição/País de afiliação: Instituto de Sistemas Complejos de Valparaíso/CL

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