21 – 25 de ago. de 2023
IFSC/USP
Fuso horário America/Sao_Paulo

Caracterizando a complexidade de redes neuronais teóricas em termos de distribuições de motifs

21 de ago. de 2023 14:00
1h 30m
Salão de Eventos USP

Salão de Eventos USP

Básica 14h00 - 15h30

Descrição

Os modelos usados pela Ciência, como as Redes Complexas, têm características topológicas variáveis, resultando em níveis de complexidade diferentes. (1) Uma possível forma de mensurar a complexidade de redes é através da variabilidade das distribuições dos motifs presentes nelas, porém a identificação de motifs é normalmente feita de forma supervisionada e o entendimento de como as partes de uma rede influenciam na sua complexidade emergente permanece um problema em aberto. Neste trabalho, usamos um novo método desenvolvido para identificação de motifs, estatístico e não-supervisionado, empregando uma medida de semelhança recentemente proposta, para definir os motifs de diferentes variações de um modelo teórico de redes neurais morfológicas e estimar a complexidade dessas redes através da entropia da distribuição de frequências dos motifs. (2-3) As complexidades dos motifs são caracterizadas e as complexidades resultantes das redes são comparadas sob a perspectiva de utilizar a frequência dos motifs encontrados para melhor entender as origens das alterações na complexidade dos modelos.

Referências

1 COSTA, L. F.; DOMINGUES, G. Cost-based approach to complexity: a common denominator? Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 44, p. e20210279-1-e20210279-14, 2022.

2 DOMINGUES, G. S.; TOKUDA, E. K.; COSTA, L. F. Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks. Journal of Physics, v. 3, n. 4, p. 045003-1-045003-24, Oct. 2022. DOI: http://dx.doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446.

3 COSTA, L. F. Coincidence complex networks. Journal of Physics, v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, Mar. 2022.

Certifico que os nomes citados como autor e coautor estão cientes de suas nomeações. Sim
Palavras-chave Ciência de redes. Identificação de motifs. Complexidade.
Orientador e coorientador Luciano da Fontoura Costa
Subárea 1 Física Computacional
Subárea 2 (opcional) Simulação Numérica
Agência de Fomento CAPES
Número de Processo 88887.601529/2021-00
Modalidade DOUTORADO
Concessão de Direitos Autorais Sim

Autores primários

Guilherme Schimidt Domingues (Instituto de Física de São Carlos - USP) Luciano da Fontoura Costa (Instituto de Física de São Carlos - USP)

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