"New Neural "は、MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース・ニューラルネットワークエンジンプロジェクトです。 - ページ 83

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さらに、神経細胞が生まれたり死んだりする機能も追加してください。ちょうど耳の間のような感じです。
 
ivandurak
さらに、神経細胞が生まれたり死んだりする機能も追加してください。ちょうど耳の間のような感じです。
耳の間とは違う。聴覚間脳のアナログは、恐怖と欲望があり、それは自分たちでできる。:)
 
ジュ
耳の間とか......ないですね。恐怖心や欲望は、トゥイーン脳のアナログなもので、自分たちでできることです。:)
何を教えるかにもよりますが、どうやら人間には自衛本能のような、本質的に不滅の神経細胞や結合があるようです。)
 
人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの重みを調整するCPUやGPUがあることは、なんとなくわかります。しかし、生物の神経細胞では、誰が、何が、神経細胞のチューニングという機能を果たしているのでしょうか。見つけられませんでした、生物学者も沈黙しています。猫を試したが、ただの......にしか見えなかった。
 
ivandurak
人工ニューラルネットワークの場合、ニューロンの重みを調整するCPUやGPUがあるのはなんとなくわかるのですが。しかし、生物の神経細胞では、誰が、何が、神経細胞を調整する機能を果たしているのだろう。見つけられませんでした、生物学者も沈黙しています。猫を拷問したら、ただ見ているだけだった.........。
ニューロンの重みは、フィットネス関数であるlifeによって調整される。
 
ivandurak
人工ニューラルネットワークの場合、ニューロンの重みを調整するCPUやGPUがあるのはなんとなくわかるのですが。しかし、生物の神経細胞では、誰が、何が、神経細胞を調整する機能を果たしているのだろう。見つけられませんでした、生物学者も沈黙しています。猫を拷問したら、.........しか見なくなった。
Sebastian Seung、Henry Markram、Kwaben Boahenの 作品をチェックしてみてください。この分野では現代を代表する科学者たちであり、その成果は非常に興味深いものです。
 
ジュ
ニューロンの重みは、フィットネス関数であるlifeによって調整される。

いいえ、重みは学習アルゴリズムによって調整されます。多くのアルゴリズムがありますが、どれが頭の中で使われているかは定かではありません。

しかし、ある区間は直接伝播し、ある区間はその逆であることが想定されます。

 
ivandurak
人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの重みを調整するCPUやGPUがあることは、なんとなくわかります。生物学的な神経ネットワークについては、誰が、何のためにニューロンのチューニングを行うのでしょうか？見つけられませんでした、生物学者も沈黙しています。猫を試したが、ただの......にしか見えなかった。

順を追って説明していこうと思います。

  1. 生物の神経細胞は、電気的なインパルス（スパイク）の形で情報を送ります。
  2. ある科学者によると、情報は異なるニューロン入力におけるインパルスの相対的なタイミングに符号化される（バイナリコードタイプ）。他の科学者によると、あるスパイクの時間間隔あたりのパルス数に情報が符号化されているという。このパルス数は、アナログ信号として表現することができる。このサイトや書籍で紹介されている古典的なニューラルネットワークは、すべてこのアナログ符号化の原理に基づいている。時間コーディングの理論は非常に新しく（90年代半ばから）、私たちの知能の「秘密」を解き明かすことができると期待されています :)
  3. 電気信号は、外部環境と内部環境の電位差という形で、神経細胞の体内のみを伝搬する（神経細胞の殻がコンデンサの役割を果たす）。
  4. 電気信号がニューロンの軸索（尾部）に到達すると、特殊な化学物質（神経伝達物質、メディエーター）が放出され、シナプスと呼ばれるギャップ接触（スパイク）を通じて他のニューロンの樹状突起に移動する。樹状突起上の受容体が神経伝達物質を吸収し、それが活性化閾値を超えると、受信側の神経細胞が電気的インパルスを興奮させるのです。といった具合に。
  5. 神経細胞間のシナプス（結合）の重さは、放出する側の神経細胞の軸索にある神経伝達物質の量と、受け取る側の神経細胞の樹状突起にある受容体の量に依存します。受信ニューロンが活性化してパルスを発生させると、このパルスはこのニューロンの軸索（尾部）と樹状突起の両方に伝わり、そこで化学反応が起こって受容体と伝達物質の数、つまり重さが調整される。レセプターとトランスミッターのクラスタ構造のため、重みは0（接触なし）から64までの範囲で設定できます。この理論にはまだ不明な点が多く、別の説によれば、接続の重みは2つのニューロン間の接触（スパイク）の数に依存するという。ニューロンの樹状突起は枝分かれしたツリーを形成している。別の神経細胞の軸索は、この木に何箇所か接触している可能性がある。各接点はバイナリ（あるかないか）です。接点の数で重さが決まる。
  6. どの理論にせよ、重みがスパイクタイミング依存性可塑性（STDP）の結果として変化することは、すべての科学者が認めるところである。この仕組みによれば、ある接続で入力パルスの後に受信ニューロンがパルスを発生させると、その接続の重みが増加する。また、入力パルスの前に出力パルスが発生した場合は減少する。1 996年にSTDPが実験的に測定され、時間コーディングの理論が生まれました。
  7. また、グローバルなフィードバックもあります。自分の行動の結果に満足すると、脳はドーパミンを送り出し、その結果につながったすべてのニューロン間の結合を強化する。ちなみに、薬物は脳で作られるドーパミンの代わりとなり、脳内での生産量を減らし、中毒者を薬物に依存させる。
  8. また、神経細胞は、それまで接触していなかったところに新たに接触することができます（いわゆる構造可塑性）。インターネットのどこかで、科学者が試験管の中で2つのニューロンを育て、インパルスで活性化させ、一方のニューロンの軸索がもう一方のニューロンの樹状突起に向かって伸び始め、電界が最大となる場所で接触するのを観察するビデオを見たことがあります。

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

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

このように、古典的なニューラルネットワークは、生物学的なものからはかなりかけ離れています。

 
gpwr
せっかくお越しいただいたので、上に紹介したモデルについて、何かコメントはありますか？
 
ウラン です。
せっかくお越しいただいたので、上に紹介したモデルについて、ご意見をお聞かせください。
モデルについては、あまり掘り下げて考えていません。すでに述べたことを除けば、コメントはありません。
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