С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
ivandurak: С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
ivandurak: С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
Ознакомьтесь с работами Себастьяна Сеунга, Генри Маркрама и Квабена Боахена. Это одни из ведущих современных учёных в этой области и их результаты очень интересны.
ivandurak: С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
Попробую объяснить по порядку.
Билогические нейроны посылают информацию в виде электрических импульсов (спайков).
Согласно одним учёным, информация кодируется в относительных временах импульсов на разных входах нейрона (типа бинарного кода). Согласно другим учёным, информация кодируется в числе импульсов за промежуток времени в каком-то подсоединении. Это число импульсов можно представить в виде аналогового сигнала. Все классические нейросети, о которых вы читаете здесь и в книгах, основаны на этом принципе аналогового кодирования. Теория временного кодирования достаточно новая (с середины 90-х) и обещает раскрыть "тайны" нашего интеллекта :)
Электрические импульсы распространяются только по телу нейрона в виде разницы потенциалов между внешней и внутренней средой (оболочка нейрона играет роль конденсатора).
При достижении аксона (хвоста) нейрона, электрический импульс вызывает освобождение специального химического вещества (нейро-транзмитера, медиатора), которое мигрируют к дендриту другого нейрона через щелевой контакт (шипик) называемый синапсом. Рецепторы дендрита поглощают нейро-транзмитер, который, если превышает порог активации, возбуждает электрический импульс в принимающем нейроне. И так далее.
Веса синапсов (подсоединений) между нейронами зависят от количества нейро-транзмитера в аксоне выпускающего нейрона и количества рецепторов в дендрите принимающего нейрона. Если принимающий нейрон активировался и сгенерировал импульс, то этот импульс распространяется как к аксону (хвосту) этого нейрона так и к его дендритам, где происходят химические реакции регулирующие количество рецептеров и транзмитеров - то есть веса. В силу кластерной структуры рецепторов и транзмитеров, веса могут релулироваться от 0 (нет контакта) до 64. В этой теории пока много неясного. Согласно другой теории, вес подсоединения зависит от количества контактов (шипиков) между двумя нейронами. Дендриты нейрона образуют разветвлённое дерево. Аксон другого нейрона может контактировать это дерево в нескольких местах. Каждый контакт - бинарный (либо он есть, либо его нет). Количество контактов определяет вес.
Независимо от теории, все учёные согласны что веса изменяются в результате Spike-timing-dependent plasticity (STDP). Согласно этому механизму, вес подсоединения увеличивается если принимающий нейрон сгенерировал импульс после входного импульса в данном подсоединении. И уменьшается если выходной импульс случился до входного импульса. STDP был экспериментально измерен в 1996 году, что дало начало теории временного кодирования.
Существует также глобальная обратная связь. Если мы удовлетворены каким-то результатом наших действий, то наш мозг рассылает дофамин, укрепляющий подсоединения между всеми нейронами, активация которых привела к данному результату. Кстати, наркотики заменяют вырабатываемый мозгом дофамин, уменьшая его производство в мозгу и делая наркоманов зависимыми от наркотиков.
Нейроны могут также образовывать новые контакты там где их до этого не было (так называемая структурная пластичность). Где-то на инете видел видео как учёные вырастили в пробирке два нейрона, активировали их импульсами и наблюдали как аксон одного нейрона стал расти в направлении к дендриту другого нейрона делая контакты в местах где электрическое поле было максимально.
А еще добавьте нейронам возможность рождаться и умирать. Чтоб совсем как между ушами.
Как между ушами не надо. Аналог междуушных мозгов будет испытывать страх и жадничать, а это мы и сами умеем. :)
С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
Веса нейронов настраивает фитнес функция - жизнь.
Не, веса настраивает алгоритм обучения, их есть множество, какой используется в голове доподлинно не известно.
Но предполагают что некоторые участки юзают прямое распространение, некоторые обратное.
С исскуственными нейросетками вроде как понятно есть CPU или GPU, который и настраивает веса в нейронах. В вот в биологических нейронах кто или что выполняет функцию настройки нейронов. Порылся не нашел,биологи тоже молчат. Пытал кошку, та только посмотрела как на ........
Попробую объяснить по порядку.
https://www.youtube.com/watch?v=xMCQPHb3iSw&feature=related
https://www.youtube.com/watch?v=_JgQtjhfnPE&feature=related
Как видно из этого короткого курса в мозг, классические нейросети довольно далеки от биологических.
Раз уж вы нас посетили, может какие замечания по модели что я представлял выше?