인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 그것을 뒤적거리는 것을 발견하지 못했다. 생물학자들도 침묵한다. 고양이 고문, 그녀는 단지보고 .......
이반두락 : 인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 그것을 뒤적거리는 것을 발견하지 못했다. 생물학자들도 침묵한다. 고양이를 고문했고, 그녀는 그냥 닮았습니다 ........
이반두락 : 인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 주변을 뒤지지 않았고 생물학자들도 침묵합니다. 고양이 고문, 그녀는 단지보고 .......
Sebastian Seung, Henry Markram 및 Kwaben Boahen의 작품을 확인하십시오. 이들은 이 분야의 선도적인 현대 과학자들 중 일부이며 그들의 결과는 매우 흥미롭습니다.
이반두락 : 인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 주변을 뒤지지 않았고 생물학자들도 침묵합니다. 고양이를 고문했고, 그녀는 그냥 닮았습니다 ........
순서대로 설명하려고 합니다.
생물학적 뉴런은 전기 충격(스파이크)의 형태로 정보를 보냅니다.
한 과학자에 따르면 정보는 뉴런의 다른 입력(예: 이진 코드)에서 임펄스의 상대적 시간으로 인코딩됩니다. 다른 과학자들에 따르면 정보는 특정 연결에서 일정 기간 동안의 충동 수로 인코딩됩니다. 이 펄스 수는 아날로그 신호로 나타낼 수 있습니다. 여기와 책에서 읽은 모든 고전적 신경망은 이러한 아날로그 코딩 원칙을 기반으로 합니다. 시간 코딩 이론은 (90년대 중반 이후) 상당히 새롭고 우리 지성의 "비밀"을 드러낼 것을 약속합니다. :)
전기 자극은 외부 환경과 내부 환경 사이의 전위차 형태로 뉴런의 몸체를 통해서만 전파됩니다(뉴런의 껍질은 커패시터의 역할을 함).
뉴런의 축삭(꼬리)에 도달하면 전기적 충격이 특별한 화학 물질(신경전달물질, 매개체)을 방출하게 하고, 이는 시냅스라고 하는 간극 접합(스파이크)을 통해 다른 뉴런의 수상돌기로 이동합니다. 수지상 수용체는 신경 전달 물질을 흡수하여 활성화 역치를 초과하면 수신 뉴런에서 전기 자극을 자극합니다. 등.
뉴런 사이의 시냅스(연결)의 무게는 방출 뉴런의 축삭에 있는 신경전달물질의 양과 수신 뉴런의 수상돌기에 있는 수용체의 수에 따라 다릅니다. 수신 뉴런이 활성화되어 충동을 생성하면 이 충동은 이 뉴런의 축색 돌기(꼬리)와 수상돌기로 전파됩니다. 여기에서 수용체와 송신기의 수, 즉 무게를 조절하는 화학 반응이 발생합니다. 수용체와 송신기의 클러스터 구조로 인해 가중치 범위는 0(접촉 없음)에서 64까지입니다. 이 이론에는 여전히 많은 불확실성이 있습니다. 다른 이론에 따르면 연결의 무게는 두 뉴런 사이의 접촉(척추) 수에 따라 달라집니다. 뉴런의 수상돌기는 가지 모양의 나무를 형성합니다. 다른 뉴런의 축삭은 여러 곳에서 이 나무와 접촉할 수 있습니다. 각 연락처는 바이너리입니다(존재하거나 존재하지 않음). 접촉 횟수가 무게를 결정합니다.
이론에 관계없이 모든 과학자들은 STDP(스파이크 타이밍 종속 가소성)의 결과로 가중치가 변경된다는 데 동의합니다. 이 메커니즘에 따르면 해당 연결에서 입력 펄스 후에 수신 뉴런이 시작되면 연결의 가중치가 증가합니다. 그리고 입력 펄스보다 먼저 출력 펄스가 발생하면 감소합니다. STDP는 1996년에 실험적으로 측정되어 시간 코딩 이론이 탄생했습니다.
글로벌 피드백도 있습니다. 우리가 우리 행동의 어떤 결과에 만족한다면, 우리 뇌는 도파민을 보내어 활성화를 통해 이 결과를 가져온 모든 뉴런 간의 연결을 강화합니다. 그건 그렇고, 약물은 뇌에서 생성되는 도파민을 대체하여 뇌에서 생성을 감소시키고 약물 중독자를 약물 중독으로 만듭니다.
뉴런은 또한 이전에는 없었던 새로운 접촉을 형성할 수 있습니다(소위 구조적 가소성). 인터넷 어딘가에서 나는 과학자들이 어떻게 시험관에서 두 개의 뉴런을 성장시키고 자극으로 활성화하고 한 뉴런의 축삭이 다른 뉴런의 수상돌기를 향해 성장하기 시작하여 전기장이 있는 곳에서 접촉을 만드는 방법에 대한 비디오를 보았습니다. 최고.
그리고 뉴런이 태어나고 죽는 능력을 추가하십시오. 귀 사이처럼.
귀 사이는 필요하지 않습니다. 귀간 뇌의 유사체는 두려움을 경험하고 탐욕스러워 할 것이며, 우리는 이것을 수행하는 방법을 알고 있습니다. :)
인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 그것을 뒤적거리는 것을 발견하지 못했다. 생물학자들도 침묵한다. 고양이를 고문했고, 그녀는 그냥 닮았습니다 ........
인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 주변을 뒤지지 않았고 생물학자들도 침묵합니다. 고양이 고문, 그녀는 단지보고 .......
뉴런의 가중치는 피트니스 기능인 수명을 조정합니다.
아니요, 가중치는 학습 알고리즘을 조정합니다. 많은 알고리즘이 있으며 머리에 어떤 것이 사용되는지는 확실하지 않습니다.
그러나 일부 섹션은 직접 전파를 사용하고 일부는 역전파를 사용한다고 가정합니다.
인공 신경망을 사용하면 뉴런의 가중치를 조정하는 CPU 또는 GPU가 있는 것이 분명해 보입니다. 생물학적 뉴런에서 누가 또는 무엇이 뉴런을 조정하는 기능을 수행하는지. 나는 주변을 뒤지지 않았고 생물학자들도 침묵합니다. 고양이를 고문했고, 그녀는 그냥 닮았습니다 ........
순서대로 설명하려고 합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=xMCQPHb3iSw&feature=related
https://www.youtube.com/watch?v=_JgQtjhfnPE&feature=related
두뇌의 이 짧은 과정에서 알 수 있듯이 고전적인 신경망은 생물학적 신경망과는 거리가 멉니다.
이미 저희를 방문하셨으니 제가 위에서 제시한 모델에 대한 의견이 있으신가요?