O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 83

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E também acrescentar a capacidade de os neurónios nascerem e morrerem. Tal como entre as orelhas.
 
ivandurak:
Acrescente também a capacidade de os neurónios nascerem e morrerem. Tal como entre as orelhas.
Não como entre as orelhas. O análogo do cérebro interaural teria medo e ganância, o que nós mesmos podemos fazer. :)
 
Joo:
Como entre as orelhas não. O análogo entre cérebros seria medo e ganância, o que nós mesmos podemos fazer. :)
Depende do que ensinar, aparentemente os seres humanos têm neurónios e conexões inerentemente inerentemente inadicáveis, tais como o instinto de autopreservação. )
 
Com as redes neurais artificiais fica mais ou menos claro que existe uma CPU ou GPU que ajusta os pesos nos neurónios. Mas em neurónios biológicos, quem ou o que desempenha a função de afinação de neurónios. Não consegui encontrá-lo, os biólogos também estão em silêncio. Experimentei um gato, parecia apenas ........
 
ivandurak:
Com as redes neurais artificiais, é um pouco claro que existe uma CPU ou GPU que ajusta os pesos nos neurónios. Mas nos neurónios biológicos, quem ou o que desempenha a função de ajustar os neurónios. Não consegui encontrá-lo, os biólogos também estão em silêncio. Eu torturei um gato e ele acabou de olhar para .........
Os pesos dos neurónios são ajustados pela função fitness - vida.
 
ivandurak:
Com as redes neurais artificiais, é um pouco claro que existe uma CPU ou GPU que ajusta os pesos nos neurónios. Mas nos neurónios biológicos, quem ou o que desempenha a função de ajustar os neurónios. Não consegui encontrá-lo, os biólogos também estão em silêncio. Eu torturei o gato e ele só olhou para .........
Confira o trabalho de Sebastian Seung, Henry Markram e Kwaben Boahen. Eles são alguns dos principais cientistas contemporâneos neste campo e os seus resultados são muito interessantes.
 
Joo:
Os pesos dos neurónios são ajustados pela função fitness - vida.

Não, os pesos são ajustados pelo algoritmo de aprendizagem, há muitos deles, o qual é usado na cabeça não é conhecido com certeza.

Mas assume-se que algumas secções são de propagação directa, outras ao contrário.

 
ivandurak:
Com as redes neurais artificiais fica mais ou menos claro que existe uma CPU ou GPU que ajusta os pesos nos neurónios. Quanto às redes neurais biológicas, quem ou o que faz a função de sintonia neuronal? Não consegui encontrá-lo, os biólogos também estão em silêncio. Experimentei um gato, parecia apenas ........

Vou tentar explicar em ordem.

  1. Neurónios biológicos enviam informação sob a forma de impulsos eléctricos (espigões).
  2. De acordo com alguns cientistas, a informação é codificada em tempo relativo de impulsos em diferentes entradas de neurônios (um tipo de código binário). De acordo com outros cientistas, a informação é codificada no número de pulsos por intervalo de tempo em algum pico. Este número de pulsos pode ser representado como um sinal analógico. Todas as redes neurais clássicas que você lê aqui e nos livros se baseiam neste princípio de codificação analógica. A teoria da codificação temporal é bastante nova (desde meados dos anos 90) e promete desvendar os "segredos" da nossa inteligência :)
  3. Os impulsos elétricos propagam-se apenas através do corpo do neurônio na forma de uma diferença potencial entre o ambiente externo e interno (a casca do neurônio desempenha o papel de um condensador).
  4. Quando o impulso elétrico atinge o axônio (cauda) do neurônio, causa a liberação de uma substância química especial (neurotransmissor, mediador) que migra para o dendrito de outro neurônio através do contato de fenda (espigão), chamado sinapse. Receptores no dendrito absorvem o neurotransmissor, o qual, se exceder o limiar de ativação, excita um impulso elétrico no neurônio receptor. E assim por diante.
  5. Os pesos das sinapses (conexões) entre neurônios dependem da quantidade de neurotransmissor no axônio de liberação do neurônio e da quantidade de receptores no dendrito do neurônio receptor. Se o neurônio receptor é ativado e gera um pulso, esse pulso se propaga tanto para o axônio (cauda) desse neurônio, quanto para seus dendritos, onde ocorrem reações químicas que regulam o número de receptores e transmissores - ou seja, pesos. Devido à estrutura de agrupamento de receptores e transmissores, os pesos podem variar de 0 (sem contato) a 64. Há muito que ainda não está claro sobre esta teoria. Segundo outra teoria, os pesos de conexão dependem do número de contatos (picos) entre os dois neurônios. Os dendritos de um neurónio formam uma árvore ramificada. O axônio de outro neurônio pode entrar em contato com esta árvore em vários lugares. Cada contacto é binário (ou é ou não é). O número de contactos determina o peso.
  6. Independentemente da teoria, todos os cientistas concordam que os pesos mudam como resultado da plasticidade STDP (Spike-timing-dependent plasticity ). De acordo com este mecanismo, o peso de uma conexão aumenta se o neurônio receptor gerar um pulso após o pulso de entrada nessa conexão. E diminui se o pulso de saída ocorreu antes do pulso de entrada. O STDP foi medido experimentalmente em 1996, o que deu origem à teoria da codificação temporal.
  7. Há também um feedback global. Se estamos satisfeitos com algum resultado de nossas ações, nosso cérebro envia dopamina, o que reforça as conexões entre todos os neurônios cuja ativação levou a esse resultado. A propósito, as drogas substituem a dopamina produzida pelo cérebro, reduzindo a sua produção no cérebro e tornando os toxicodependentes dependentes de drogas.
  8. Os neurônios também podem formar novos contatos onde antes não havia nenhum (a chamada plasticidade estrutural). Em algum lugar na internet vi um vídeo de cientistas cultivando dois neurônios em um tubo de ensaio, ativando-os com impulsos e observando como o axônio de um neurônio começava a crescer em direção ao dendrito do outro neurônio fazendo contatos em lugares onde o campo elétrico era máximo.

https://www.youtube.com/watch?v=xMCQPHb3iSw&feature=related

https://www.youtube.com/watch?v=_JgQtjhfnPE&feature=related

Como você pode ver deste pequeno curso para o cérebro, as redes neurais clássicas estão bem longe de serem biológicas.

 
gpwr:
Já que está nos visitando, algum comentário sobre o modelo que eu apresentei acima?
 
Urain:
Desde que nos visitou, algum comentário sobre o modelo que eu apresentei acima?
Ainda não me debrucei sobre o modelo. Sem comentários, além dos que eu já fiz.
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