En este trabajo se analizan diversos aspectos de plasticidad neuronal y de dinamica de redes neuronales. En primer lugar, se estudia la plasticidad dependiente del tiempo desde un punto de vista de la optimizacion de entropia condicional. Se analizan los efectos de los tipos de dinamica neuronal sobre las ventanas de plasticidad obtenidas con este principio. Se muestra luego, que la variabilidad en la corriente de entrada que una neurona recibe, puede ser explicada a traves de estados balanceados de redes neuronales de gran tamano. Se estudian estas fluctuaciones y se analiza con metodos de correlacion inversa la posibilidad de identificar el tipo neuronal cuando el ruido es generado por la misma red. Finalmente, se estudia el desarrollo de las conexiones de una red recurrente con dinamica neuronal de tasa de disparo, que representa una hiper-columna de la corteza. Se obtiene, que la plasticidad Hebbiana por si sola da lugar a inestabilidades en el desarrollo de las sinapsis. Con la incorporacion de procesos de homeostasis que tienden a estabilizar el sistema, se logran desarrollar conexiones que cumplen las caracteristicas y funciones esperadas.
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