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Dinâmicas estocásticas de redes neurais

Processo: 17/15587-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade
Pesquisador responsável:Jefferson Antonio Galves
Beneficiário:Ioannis Papageorgiou
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Dinâmica estocástica   Redes neurais (computação)

Resumo

Visamos estudar a dinâmica estocástica que descreve as estruturas complexas de redes neurais. O principal objetivo é entender como o comportamento macroscópico desses sistemas emerge do comportamento de um grande número de componentes no nível microscópico dadas certas regras de interação local.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PAPAGEORGIOU, IOANNIS. Modified Log-Sobolev Inequality for a Compact Pure Jump Markov Process with Degenerate Jumps. Journal of Statistical Physics, v. 178, n. 6 FEB 2020. Citações Web of Science: 0.
HODARA, PIERRE; PAPAGEORGIOU, IOANNIS. Poincare-Type Inequalities for Compact Degenerate Pure Jump Markov Processes. MATHEMATICS, v. 7, n. 6 JUN 2019. Citações Web of Science: 1.
INGLIS, JAMES; PAPAGEORGIOU, IOANNIS. Log-Sobolev Inequalities for Infinite-Dimensional Gibbs Measures with Non-Quadratic Interactions. Markov Processes and Related Fields, v. 25, n. 5, p. 879-897, 2019. Citações Web of Science: 0.

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