Comments 23
В вашем изложении отсутствует какой-либо материал для обсуждения, вы что-то сделали, но не изложили что, это всё равно что Ньютон сказал бы что его 2й закон выглядит так: a(F,m) вроде как даже правда но яснее не стало. Касательно изложенного — непонятно откуда вывод что реполяризация влияет на что-то, волну у вас и так можно задать вектором T, может быть вы и правы однако обоснования нет.
То, что реполяризация играет роль информационного канала в нервной системе является всего лишь предположением, на основе этого создана модель. В работе готовой модели проявляются признаки биологического аналога (образование ассоциативных связей, условных рефлексов), что говорит о верности предположения.
Вектор Т это результат вычислений нейрона, он определяется при каждой новой активации нейрона. Только детальным с учётом графика изменения заряда мембраны, модель работает в соответствии с биологическим аналогом, что опять же указывает на близость модели к реальности.
Вектор Т это результат вычислений нейрона, он определяется при каждой новой активации нейрона. Только детальным с учётом графика изменения заряда мембраны, модель работает в соответствии с биологическим аналогом, что опять же указывает на близость модели к реальности.
Всё что вы пишете выше — только слова не подтверждённые никакими данными, ваша задача как исследователя модели не только составить модель, но и протестировать, описать и объяснить её, хотя бы на уровне феноменологии.
Вы говорите «проявляются признаки биологического аналога (образование ассоциативных связей, условных рефлексов)» — покажите, это не видно из вашего видео (демку не запускал, у меня линукс и вообще исследователь вы), то что сигнал бегает по сети от нейрона к нейрону ещё не признак нейросети, это может быть хаотическое мигание лампочками, два выхода из неё во всяком случае мигают совершенно случайно, если это не так — покажите закономерность.
«Вектор Т это результат вычислений нейрона, он определяется при каждой новой активации нейрона» — как определяется?
То, что вы используете график активации как у нейрона ещё не указывает на близость модели к реальности, тем более что реальность всё равно сложнее.
И ещё раз — у вас в статье не описана модель, вы ссылаетесь на какие-то зависимости но не одной формулы не показали, собственно тогда обсуждать тут нечего.
P.S.
Без обид, но вы неграмотно пишете. В вашем комментарии на который я отвечаю последнее предложение не согласованно и понять что вы хотели сказать не реально.
Вы говорите «проявляются признаки биологического аналога (образование ассоциативных связей, условных рефлексов)» — покажите, это не видно из вашего видео (демку не запускал, у меня линукс и вообще исследователь вы), то что сигнал бегает по сети от нейрона к нейрону ещё не признак нейросети, это может быть хаотическое мигание лампочками, два выхода из неё во всяком случае мигают совершенно случайно, если это не так — покажите закономерность.
«Вектор Т это результат вычислений нейрона, он определяется при каждой новой активации нейрона» — как определяется?
То, что вы используете график активации как у нейрона ещё не указывает на близость модели к реальности, тем более что реальность всё равно сложнее.
И ещё раз — у вас в статье не описана модель, вы ссылаетесь на какие-то зависимости но не одной формулы не показали, собственно тогда обсуждать тут нечего.
P.S.
Без обид, но вы неграмотно пишете. В вашем комментарии на который я отвечаю последнее предложение не согласованно и понять что вы хотели сказать не реально.
красивая… мм… игрушка =)
у Jeff Hawkins в книге «Об интелекте» приводится забавный факт, что гиппокамп в каком-то смысле является еще одним слоем неокортекса, самым наивысшим. Свежие паттерны на верхушке иерархии нейросети потом упаковываются в соответствующие места в неокортексе.
Больше всего в его модели нравится, что логическое построение нейронов(и логическое мышление) вытекает из предположении о разреженном кодирование(sparse coding) так как наилучший метод для такого кодирования — нахождение ассоциаций, то есть нейронов которые можно связать обычным AND. Автору же этого поста рекомендую обратить внимание на уже известные методы нахождение ассоциативных правил и больше практиковаться на dataset'ах(например на задачах классификации).
Не смотря на то, что здесь приведён пример про когнитивные карты, всё таки главная функция гиппокампа — это кратковременная память, если быть точнее перевод кратковременную память в долговременную. Перевод осуществляется из префронтальной коры в неокортекс и в другие области коры.
За упоминание книги, спасибо, обязательно ознакомлюсь.
За упоминание книги, спасибо, обязательно ознакомлюсь.
1) тут «Клеток в мозге человека гораздо меньше, чем прежде считалось», считают что клеток в мозге человека порядка 100 миллиардов а то и меньше.
2) опыты с гипнозом насколько слышал позволяют заключить что если человека особо не били по голове то он в состоянии вспомнить практически любой момент из своей памяти.
3) человеческий глаз воспринимает движение с частотой до 12 кадров в секунду как различные картинки.
возьмем человека с 30 годами осмысленного существования
«100 000 000 000 клеток» / «30 лет»/ «365 дней в году» / «12 часов активного видео наблюдения» / «в каждом часе по 60 минут» / «60 секунд» / «12 кадров в секунду» = около 18 клеток на картинку.
если взять расчеты телевизионщиков про область четкого зрения (~640 по горизонтали 525 по вертикали), не считая периферийного.
получается плотность записи: 672 000 байт на 18 клеток
и это еще не считая аудио информации, а также от датчиков «позиционирования» и «сервоприводов».
может все-же мозг не совсем то, за что его принимают, либо архиваторам и кодекам есть куда стремиться!?
2) опыты с гипнозом насколько слышал позволяют заключить что если человека особо не били по голове то он в состоянии вспомнить практически любой момент из своей памяти.
3) человеческий глаз воспринимает движение с частотой до 12 кадров в секунду как различные картинки.
возьмем человека с 30 годами осмысленного существования
«100 000 000 000 клеток» / «30 лет»/ «365 дней в году» / «12 часов активного видео наблюдения» / «в каждом часе по 60 минут» / «60 секунд» / «12 кадров в секунду» = около 18 клеток на картинку.
если взять расчеты телевизионщиков про область четкого зрения (~640 по горизонтали 525 по вертикали), не считая периферийного.
получается плотность записи: 672 000 байт на 18 клеток
и это еще не считая аудио информации, а также от датчиков «позиционирования» и «сервоприводов».
может все-же мозг не совсем то, за что его принимают, либо архиваторам и кодекам есть куда стремиться!?
Большую часть информации мозг просто игнорирует, часть забывает сразу, часть забывает потом, да и вообще работает не точно и с ошибками, и на всю жизнь его ресурсов не хватает, что приводит к тремору и склерозу, а под гипнозом и алкоголем вообще может выдать что угодно.)
Опыты с гипнозом хорошо проходят у тех, у кого с фантазией порядок. Мелкие детали дорисовываются рандомно исходя из привычного окружения.
Очень хотелось бы увидеть ссылки на список использованной литературы. Особенно в части классификации нейронов, т.к. ваше описание расходится с той же Википедией. Пример:
«Безаксонные нейроны — небольшие клетки, сгруппированы вблизи спинного мозга в межпозвоночных ганглиях, не имеющие анатомических признаков разделения отростков на дендриты и аксоны. Все отростки у клетки очень похожи. Функциональное назначение безаксонных нейронов слабо изучено.»
Вы же пишете, что таких клеток большинство, что вызывает некоторые сомнения.
«Безаксонные нейроны — небольшие клетки, сгруппированы вблизи спинного мозга в межпозвоночных ганглиях, не имеющие анатомических признаков разделения отростков на дендриты и аксоны. Все отростки у клетки очень похожи. Функциональное назначение безаксонных нейронов слабо изучено.»
Вы же пишете, что таких клеток большинство, что вызывает некоторые сомнения.
Кстати, тут недавно нейросеть учили рисовать, а нет ли возможности научить рисовать нейросеть из модели?
Только в перспективе, но это будет не как Deep Dreem, а скорее как человек рисующий в каком нибудь графическом редакторе, мазок за мазком. Но до этого еще далеко, еще много работы.
«К сожалению, в науке биологии пока не представлен четкий алгоритм: как работает нейрон, как понимает, куда необходимо отращивать свои дендриты»
Почитайте это исследование Blue Brain Project: как все связано?, biomolecula.ru/content/1171
Вырезка из заключения: «Получается, что значительная часть синапсов образуется просто там, где отростки разных нейронов встречают друг друга.» Данные выводы были сделаны при использовании модели головного мозга крысы, но от этого не менее интересны.
Почитайте это исследование Blue Brain Project: как все связано?, biomolecula.ru/content/1171
Вырезка из заключения: «Получается, что значительная часть синапсов образуется просто там, где отростки разных нейронов встречают друг друга.» Данные выводы были сделаны при использовании модели головного мозга крысы, но от этого не менее интересны.
Синапсы на рисунке нейрона изображены (обозначены) неверно.
О чем работа? Как формулируется задача? Что уже достигнуто в этом направлении другими и на что претендуете Вы лично? Если бы была задача и Вы ее бы решили — это результат, даже, если задача пустяковая. А так даже известные вещи излагаете с ошибками непрофессионально.
О чем работа? Как формулируется задача? Что уже достигнуто в этом направлении другими и на что претендуете Вы лично? Если бы была задача и Вы ее бы решили — это результат, даже, если задача пустяковая. А так даже известные вещи излагаете с ошибками непрофессионально.
Позволю себе некропост.
Идея векторной передачи возбуждения интересная, но нейроны не шарики для пингпонга. Структура, которую образуют нейроны, похожа на спрессованный автомобиль. Нейрон «размазан» по всему пространству. Поле не образует градиента, по которому вы находите вектор T.
Идея векторной передачи возбуждения интересная, но нейроны не шарики для пингпонга. Структура, которую образуют нейроны, похожа на спрессованный автомобиль. Нейрон «размазан» по всему пространству. Поле не образует градиента, по которому вы находите вектор T.
область с нейронами
В целом мне понравилась статья, что я даже остановился для комментария. По мне качество текста, менее важно его содержания. Не всем дано писать. А написать связанную статью, поделившись своими мыслями это большой труд. Особенно для тех кто это делает не так часто и профессионально. Обязательно прочитаю все Ваши статьи. Но!
(Всё ниже и далее ИМХО).
1) Интернейроны не передают спайк. Интернейрон за счет дендритного обратного распространения потенциала действия способен усилить или погасить спайк альфа-нейрона. В основном принимают участие в рефлексах.
2) Я не уверен что нейрон может управлять направлением передачи спайка. Скорее всего тут хитрость в том что нейрон по аксону передает медиаторы. А в синапсах окажется больше медиаторов в зависимости от состояния постсинаптической мембраны, которая может вытянуть больше или меньше медиаторов, оказывая влияние на на состояния ионных каналов в ветвях аксона.
3) Очень важно, что медиаторы не одинаковые. Как минимум следует выделять как тормозные и возбуждающие. Причем тормозит он или возбуждает зависит так же от постсинаптической мембраны. Ещё раз подчеркну, что торможение нейронов не менее важно, чем их возбуждение.
4) Гормоны! Возбуждение нейронов передается не только от соседних нейронов, но и через попадание гормонов в синаптическую щель. Кроме того на качество передачи спайка влияет количество гормона в организме. Если в нейроне нет медиаторов, то он и не сможет передать спайк. И наоборот переизбыток какого-то гормона может способствовать, тому что по немиелиновому аксону, передастся мощный спайк за счет большого количества трансмиттеров.
(Всё ниже и далее ИМХО).
1) Интернейроны не передают спайк. Интернейрон за счет дендритного обратного распространения потенциала действия способен усилить или погасить спайк альфа-нейрона. В основном принимают участие в рефлексах.
2) Я не уверен что нейрон может управлять направлением передачи спайка. Скорее всего тут хитрость в том что нейрон по аксону передает медиаторы. А в синапсах окажется больше медиаторов в зависимости от состояния постсинаптической мембраны, которая может вытянуть больше или меньше медиаторов, оказывая влияние на на состояния ионных каналов в ветвях аксона.
3) Очень важно, что медиаторы не одинаковые. Как минимум следует выделять как тормозные и возбуждающие. Причем тормозит он или возбуждает зависит так же от постсинаптической мембраны. Ещё раз подчеркну, что торможение нейронов не менее важно, чем их возбуждение.
4) Гормоны! Возбуждение нейронов передается не только от соседних нейронов, но и через попадание гормонов в синаптическую щель. Кроме того на качество передачи спайка влияет количество гормона в организме. Если в нейроне нет медиаторов, то он и не сможет передать спайк. И наоборот переизбыток какого-то гормона может способствовать, тому что по немиелиновому аксону, передастся мощный спайк за счет большого количества трансмиттеров.
Sign up to leave a comment.
Как работает наш мозг или как смоделировать душу?