מֵידָע

האם הרשת העצבית במוח יוצרת מחזורים?

האם הרשת העצבית במוח יוצרת מחזורים?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

במילים אחרות האם ייתכן שדנדריט של נוירון A יהיה מחובר לאקסון של נוירון B ובמקביל לדנדריט של נוירון B יהיו חיבורים עם אקסון של נוירון A (או באופן דומה לכל מספר נוירונים גדול יותר)?

אם כן, האם יש נתונים סטטיסטיים על מספר מחזורים כאלה במוח האנושי הממוצע?


באופן כללי רשתות עצביות הן הרבה פחות פשוטות ומכוונות מ-ANN או מעגלים מלאכותיים - חיבורים יכולים להיות מעכבים או מעוררים, להשתנות מאוד בחוזק וכו' וכו'. כך שבאופן לא מפתיע כן, נצפית הישנות ברשתות עצביות בפועל. לא ידוע לי על נתונים סטטיסטיים על תדירות מבני רשת כאלה, ואפילו אם קיימים כאלה. הידע שלנו על המוח ברמה עדינה זו עדיין מוגבל לדעתי, ככל שהניסיון הגלובלי יותר למפות את 'הקשר' בדרך כלל מתייחס לדברים ברזולוציה גבוהה יותר.


רשת עצבית מלאכותית

רשתות עצביות מלאכותיות (ANNs), בדרך כלל נקרא בפשטות רשתות עצביות (NNs), הן מערכות מחשוב בהשראת עמום מהרשתות העצביות הביולוגיות המהוות מוח של בעלי חיים.

ANN מבוסס על אוסף של יחידות מחוברות או צמתים הנקראים נוירונים מלאכותיים, המדגמים באופן רופף את הנוירונים במוח ביולוגי. כל חיבור, כמו הסינפסות במוח ביולוגי, יכול להעביר אות לנוירונים אחרים. נוירון מלאכותי שמקבל אות ואז מעבד אותו ויכול לאותת על נוירונים המחוברים אליו. "האות" בחיבור הוא מספר ממשי, והפלט של כל נוירון מחושב על ידי פונקציה לא לינארית כלשהי של סך התשומות שלו. החיבורים נקראים קצוות. לנוירונים ולקצוות יש בדרך כלל א מִשׁקָל שמסתגל ככל שהלמידה מתקדמת. המשקל מגדיל או מקטין את עוצמת האות בחיבור. לנוירונים עשוי להיות סף כזה שאות נשלח רק אם האות המצטבר חוצה את הסף הזה. בדרך כלל, נוירונים נצברים לשכבות. שכבות שונות עשויות לבצע טרנספורמציות שונות על התשומות שלהן. האותות עוברים מהשכבה הראשונה (שכבת הקלט), לשכבה האחרונה (שכבת הפלט), אולי לאחר שחצו את השכבות מספר פעמים.


רשתות עמוקות וחזון

רשתות עצביות מלאכותיות בנויות עם רכיבים מחוברים הנקראים פרספטרונים, שהם מודלים דיגיטליים מפושטים של נוירונים ביולוגיים. לרשתות יש לפחות שתי שכבות של פרספטרונים, אחת לשכבת הקלט ואחת לפלט. סנדוויץ' שכבה "נסתרת" אחת או יותר בין הקלט לפלט ותקבל רשת עצבית "עמוקה" ככל שמספר השכבות הנסתרות גדול יותר, כך הרשת עמוקה יותר.

ניתן להכשיר רשתות עמוקות כדי לבחור תבניות בנתונים, כגון דוגמאות המייצגות תמונות של חתולים או כלבים. האימון כולל שימוש באלגוריתם להתאמה איטרטיבית של חוזק החיבורים בין התפיסות, כך שהרשת תלמד לקשר קלט נתון (הפיקסלים של תמונה) לתווית הנכונה (חתול או כלב). לאחר אימון, הרשת העמוקה אמורה להיות מסוגלת לסווג קלט שהיא לא ראתה קודם לכן.

במבנה ובתפקוד הכללי שלהן, רשתות עמוקות שואפות באופן רופף לחקות מוח, שבהן נקודות החוזק המותאמות של קשרים בין נוירונים משקפות אסוציאציות נלמדות. מדעני מוח הצביעו לא פעם על מגבלות חשובות בהשוואה זו: נוירונים בודדים עשויים לעבד מידע באופן נרחב יותר מאשר תפיסטרונים "טיפשים", למשל, ורשתות עמוקות תלויות לעתים קרובות בסוג של תקשורת בין תפיסטרונים הנקראת התפשטות לאחור, שנראה שלא מתרחשת. במערכות העצבים. עם זאת, עבור מדעני המוח החישוביים, רשתות עמוקות נראו לפעמים כאפשרות הטובה ביותר הזמינה עבור דוגמנות חלקי המוח.

חוקרים המפתחים מודלים חישוביים של המערכת החזותית הושפעו ממה שאנו מכירים את מערכת הראייה הפרימטית, במיוחד המסלול האחראי לזיהוי אנשים, מקומות ודברים הנקראים זרם הראייה הגחון. (מסלול נפרד במידה רבה, זרם הראייה הגבי, מעבד מידע לראיית תנועה ומיקומם של דברים.) אצל בני אדם, מסלול גחון זה מתחיל בעיניים וממשיך לגרעין הגניקולטי הצידי בתלמוס, מעין תחנת ממסר עבור מידע חושי. הגרעין הגניקולטי לרוחב מתחבר לאזור הנקרא V1 בקליפת הראייה הראשונית, במורד הזרם נמצאים אזורי V2 ו-V4, אשר מובילים לבסוף לקורטקס הטמפורלי התחתונה. (למוחות פרימטים לא אנושיים יש מבנים הומולוגיים.)

התובנה המרכזית במדעי המוח היא שעיבוד מידע חזותי הוא היררכי ומתקדם בשלבים: השלבים הקודמים מעבדים תכונות ברמה נמוכה בתחום הראייה (כגון קצוות, קווי מתאר, צבעים וצורות), ואילו ייצוגים מורכבים, כגון אובייקטים שלמים ופנים. , מופיעים רק מאוחר יותר בקליפת המוח הזמנית הנחותה.

התובנות הללו הנחו את עיצוב הרשת העמוקה על ידי ימינס ועמיתיו. ברשת העמוקה שלהם היו שכבות נסתרות, שחלקן ביצעו "קונבולוציה" שהחילה את אותו פילטר על כל חלק בתמונה. כל כיפוף קלט תכונות חיוניות שונות של התמונה, כגון קצוות. התכונות הבסיסיות יותר נתפסו בשלבים המוקדמים של הרשת והתכונות המורכבות יותר בשלבים העמוקים יותר, כמו במערכת הראייה הפרימטית. כאשר רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) כמו זו מאומנת לסווג תמונות, היא מתחילה עם ערכים מאותחלים באקראי עבור המסננים שלה ולומדת את הערכים הנכונים הדרושים למשימה שלפנינו.

ה-CNN הארבע-שכבתי של הצוות יכול לזהות שמונה קטגוריות של עצמים (בעלי חיים, סירות, מכוניות, כיסאות, פרצופים, פירות, מטוסים ושולחנות) המתוארים ב-5,760 תמונות תלת-ממד פוטו-ריאליסטיות. האובייקטים המופיעים בתמונה היו שונים מאוד בתנוחה, במיקום ובקנה מידה. למרות זאת, הרשת העמוקה התאימה לביצועים של בני אדם, שהם טובים במיוחד בזיהוי אובייקטים למרות השונות.

מבלי לדעת יאמינס, מהפכה המתעוררת בעולם הראייה הממוחשבת תאמת גם באופן עצמאי את הגישה שהוא ועמיתיו נקטו. זמן קצר לאחר שסיימו לבנות את ה- CNN שלהם, רשת CNN נוספת בשם AlexNet עשתה לעצמה שם בתחרות שנתית לזיהוי תדמית. גם AlexNet התבססה על ארכיטקטורת עיבוד היררכית שלכדה תכונות חזותיות בסיסיות בשלבים המוקדמים שלה ותכונות מורכבות יותר בשלבים גבוהים יותר, הוכשרה על 1.2 מיליון תמונות עם תוויות המציגות אלף קטגוריות של אובייקטים. בתחרות 2012, AlexNet ניתבה את כל שאר האלגוריתמים שנבדקו: לפי המדדים של התחרות, שיעור השגיאות של AlexNet היה רק ​​15.3%, לעומת 26.2% אצל המתחרה הקרוב. עם הניצחון של AlexNet, רשתות עמוקות הפכו למתמודדים לגיטימיים בתחום AI ולמידת מכונה.

עם זאת, יאמינס וחברים אחרים בצוות של דיקרלו היו לאחר תמורה מדעית. אם ה- CNN שלהם מחקה מערכת ויזואלית, הם תהו האם זה יכול לחזות תגובות עצביות לתמונה חדשה? כדי לגלות, הם קבעו לראשונה כיצד הפעילות בקבוצות של נוירונים מלאכותיים ב-CNN שלהם תואמת פעילות בכמעט 300 אתרים בזרם החזותי הגחון של שני מקוק רזוס.

אחר כך הם השתמשו ב- CNN כדי לחזות כיצד אתרי המוח האלה יגיבו כאשר יוצגו לקופים תמונות שאינן חלק ממערך נתוני האימון. "לא רק שקיבלנו תחזיות טובות ... אלא יש גם סוג של עקביות אנטומית", אמר יאמינס: השכבות המוקדמות, הבינוניות והשלביות המאוחרות של ה- CNN ניבאו את ההתנהגויות של אזורי המוח המוקדמים, המתווכים והרמות הגבוהות יותר, בהתאמה. . טופס בעקבות פונקציה.

קנווישר זוכר שהתרשם מהתוצאה כאשר היא פורסמה בשנת 2014. "זה לא אומר שהיחידות ברשת העמוקה מתנהגות בנפרד כמו נוירונים ביופיסיקה", אמרה. "עם זאת, יש ייחודיות מזעזעת בהתאמה הפונקציונלית."


כיצד המוח משתנה כאשר הוא שולט במיומנות חדשה

שליטה במיומנות חדשה - בין אם מדובר בספורט, בכלי או במלאכה - דורשת זמן ואימונים. אמנם מובן כי מוח בריא מסוגל ללמוד את המיומנויות החדשות הללו, אך כיצד המוח משתנה על מנת לפתח התנהגויות חדשות היא תעלומה יחסית. ידע מדויק יותר של המעגל העצבי הבסיסי הזה עשוי לשפר בסופו של דבר את איכות החיים של אנשים שסבלו מפגיעה מוחית בכך שיאפשר להם ללמוד מחדש בקלות רבה יותר משימות יומיומיות.

חוקרים מאוניברסיטת פיטסבורג ומאוניברסיטת קרנגי מלון פרסמו לאחרונה מאמר ב PNAS שחושף מה קורה במוח כשהלומדים מתקדמים מתחילים למומחים. הם גילו שדפוסי פעילות עצביים חדשים צצים עם למידה ארוכת טווח ויצרו קשר סיבתי בין דפוסים אלה לבין יכולות התנהגותיות חדשות.

המחקר בוצע כחלק מהמרכז לבסיס העצבי של קוגניציה, תכנית מחקר וחינוך בין ממסדיות המנצלת את נקודות החוזק של פיט במדעי המוח הבסיסיים והקליניים וביו-הנדסה, עם אלו של CMU במדעי המוח הקוגניטיביים והחישוביים.

הפרויקט הונחה במשותף על ידי אהרון בטיסטה, פרופסור להנדסה ביולוגית בפיט ביירון יו, פרופסור להנדסת חשמל ומחשבים והנדסה ביו -רפואית ב- CMU וסטיבן צ'ייס, פרופסור להנדסה ביו -רפואית והמכון למדעי המוח ב- CMU. את העבודה הובילה עמיתו הפוסט -דוקטורט של פיט הנדסאי ביו, אמילי אוביי.

"השתמשנו בממשק מוח-מחשב (BCI), שיוצר קשר ישיר בין הפעילות העצבית של הנבדק שלנו לבין תנועת סמן המחשב", אמר אובי. "תיעדנו את הפעילות של כ-90 יחידות עצביות באזור הזרוע של הקורטקס המוטורי הראשוני של קופי רזוס בזמן שהם ביצעו משימה שדרשה מהם להזיז את הסמן כדי ליישר קו עם מטרות על המוניטור."

כדי לקבוע אם הקופים יצרו דפוסים עצביים חדשים כפי שהם למדו, קבוצת המחקר עודדה את בעלי החיים לנסות מיומנות BCI חדשה ולאחר מכן השוותה את ההקלטות הללו לדפוסים העצביים הקיימים.

"הצגנו לקוף לראשונה את מה שאנו מכנים 'מיפוי אינטואיטיבי' מהפעילות העצבית שלו ועד הסמן שעבד עם האופן שבו הנוירונים שלהם יורים באופן טבעי ושלא דרש שום למידה", אמר אובי. "לאחר מכן גרמנו למידה על ידי הצגת מיומנות בצורה של מיפוי חדש שדרש מהנבדק ללמוד אילו דפוסים עצביים הם צריכים לייצר כדי להזיז את הסמן."

כמו לימוד רוב המיומנויות, משימת ה-BCI של הקבוצה ארכה מספר מפגשים של תרגול וקצת אימון לאורך הדרך.

"גילינו שאחרי שבוע, הנבדק שלנו הצליח ללמוד כיצד לשלוט בסמן", אמר בטיסטה. "זה בולט כי על ידי הבנייה, ידענו מלכתחילה שאין להם את דפוסי הפעילות העצבית הנדרשים לביצוע מיומנות זו. ודאי שכאשר הסתכלנו על הפעילות העצבית שוב לאחר שלמדנו ראינו שיש דפוסים חדשים של פעילות עצבית. הופיעו, והתבניות החדשות הללו הן אלו שאפשרו לקוף לבצע את המשימה ".

ממצאים אלה מצביעים על כך שתהליך בני האדם לשליטה במיומנות חדשה עשוי לכלול גם יצירת דפוסי פעילות עצביים חדשים.

"למרות שאנו בוחנים את המשימה הספציפית הזו בנושאי בעלי חיים, אנו מאמינים שאולי כך המוח לומד דברים חדשים רבים", אמר יו. "שקול ללמוד את מיומנות האצבע הנדרשת כדי לנגן יצירה מורכבת בפסנתר. לפני התרגול, ייתכן שהמוח שלך עדיין לא מסוגל לייצר את דפוסי הפעילות המתאימים כדי לייצר את תנועות האצבע הרצויות".

"אנו חושבים שתרגול מורחב בונה קישוריות סינפטית חדשה המובילה ישירות לפיתוח דפוסי פעילות חדשים המאפשרים יכולות חדשות", אמר צ'ייס. "אנחנו חושבים שהעבודה הזו חלה על כל מי שרוצה ללמוד - בין אם מדובר באדם משותק שלומד להשתמש בממשק מוח-מחשב או ניצול שבץ שרוצה להחזיר לעצמו תפקוד מוטורי תקין. אם נוכל להסתכל ישירות על המוח בזמן מוטורי למידה, אנו מאמינים שנוכל לעצב אסטרטגיות נוירופידבק שיקלו על התהליך שמוביל להיווצרות של דפוסי פעילות עצביים חדשים."


רשת המוח מניעה שינויים בתודעה

סיכום: רשת מוחית המורכבת מהתלמוס, קליפת המוח הקדמית והאחורית, ו-gyri זוויתית הייתה מעורבת באובדן, ובחזרה, של ההכרה בשינה בהרדמה ובשינה טבעית.

מָקוֹר: SfN

אובדן וחזרה של הכרה מקושרים לאותה רשת של אזורי מוח הן לשינה והן להרדמה, כך עולה ממחקר חדש שפורסם ב- כתב עת למדעי המוח.

הבסיס הביולוגי של התודעה בלבל מדענים במשך מאות שנים. הטכניקות הניסיוניות שלנו מקרטעות, מכיוון שההשפעות של שינה ותרופות הרדמה משנות את פעילות המוח מעבר לשינויים בתודעה.

בנוסף, התנהגות לא תמיד חושפת את מצב ההכרה של מישהו. אדם שאינו מגיב עלול עדיין להיות מודע לסביבתו (מחובר), או לא מודע אך עדיין חווה את עולמו הפנימי (מנותק).

שיינין וחב'. חיפשו רשתות הקשורות לתודעה האנושית על ידי מדידת פעילות המוח של זכרים בוגרים עם PET כשהם נרדמו ועברו הרדמה. צוות המחקר העיר את המשתתפים באמצע הניסוי כדי לראיין אותם ולאשר את מצב המחוברות שלהם.

הבדלים בפעילות המוח בין מצבי תודעה מחוברים ומנותקים שנחקרו באמצעות דימות טומוגרפיה של פליטת פוזיטרונים (PET). פעילות התלמוס, הקדמי (ACC) וקליפת המוח הסינגלית האחורית (PCC) וגירוס הזוויתי הדו -צדדי (AG) מראים את הקשרים העקביים ביותר עם מצב התודעה (A = הרדמה כללית, B = שינה). אותם מבנים מוחיים, שהושבתו כאשר מצב התודעה משתנה למנותק בהרדמה כללית או שינה טבעית (צבעים מגניבים בעמודות השמאליות), מופעלים מחדש כשחוזרים מצב מחובר עם יציאה מההרדמה (צבעים חמים בעמודים הימניים) . קרדיט: Scheinin et al., JNeurosci 2020

שינויים בחיבור התאימו לפעילות של רשת המורכבת מאזורים עמוק בתוך המוח: התלמוס, קליפת המוח הקדמית והאחורית, ו-gyri זוויתי. אזורים אלה הפגינו פחות זרימת דם כאשר משתתף איבד את הקשר ויותר זרימת דם כאשר הם חזרו אליו.

הדפוס תקף הן לשינה והן להרדמה, מה שמצביע על כך שהשינויים תואמים לחיבור ולא להשפעות של שינה או תרופות, ושהרשת עשויה להיות הכרחית לתודעה האנושית.

על חדשות מחקר תודעתי זה

מָקוֹר: SfN
איש קשר: קאלי מקמוריי – SfN
תמונה: התמונה נזקפת לזכות Scheinin et al., JNeurosci 2020

מחקר מקורי: גישה סגורה.
יסודות התודעה האנושית: הדמיה של אזור הדמדומים ” מאת Annalotta Scheinin, Oskari Kantonen, Michael Alkire, Jaakko Långsjö, Roosa E Kallionpää, Kaike Kaisti, Linda Radek, Jarkko Johansson, Nils Sandman, Mikko Nyman, Mika Scheinin, , Antti Revonsuo, Katja Valliand Harry Scheinin. כתב העת למדעי המוח

כיצד המוח שלך מעבד רגשות? תשובה יכולה לעזור להתמודד עם מגיפת הבדידות

יסודות התודעה האנושית: הדמיה של אזור הדמדומים

מה קורה במוח כשהמודעות המודעת לעולם הסובב דועכת? ניהלנו את התודעה בשני ניסויים בקבוצה של גברים בריאים ומדדנו את פעילות המוח בעזרת טומוגרפיה של פליטת פוזיטרונים. המדידות נעשו במהלך ערות, הסלמה ורמות קבועות של שני חומרי הרדמה (ניסוי 1, n = 39) ובמהלך ערות חסרת שינה ושינה של תנועות עיניים מהירות (ניסוי 2, n = 37). בניסוי 1, הנבדקים חולקו אקראית לקבלת פרופופול או דקסמדטומידין עד לחוסר תגובה. בשני הניסויים הוחלו התעוררויות מאולצות על מנת להשיג התאוששות מהירה ממצב שאינו מגיב למצב מגיב, ואחריו ראיונות מיידיים ומפורטים של חוויות סובייקטיביות במהלך המצב הקודם שלא הגיב. חוסר היענות מצביע לעתים רחוקות על חוסר הכרה, מכיוון שרוב הנבדקים חוו חוויות פנימיות. מצבי הרדמה שאינם מגיבים ושלבי שינה מאומתים, שבהם דיווח אחר כך על תוכן מנטלי לא כלל סימנים של מודעות לעולם הסובב, הצביע על מצב מנותק. הדמיה מוחית פונקציונאלית המשווה בין מגיבים ומחוברים לעומת.מצבי תודעה שאינם מגיבים ומנותקים במהלך חשיפה מתמשכת של הרדמה חשפו כי פעילות התלמוס, קליפת המוח הזעירה וגירי זוויתי הינם בסיסיים לתודעה האנושית. מבני מוח אלו הושפעו ללא תלות בחומר התרופתי, בריכוז התרופה ובכיוון השינוי במצב ההכרה. ממצאים אנלוגיים התקבלו כאשר ההכרה הייתה מווסתת על ידי שינה פיזיולוגית. ממצאים ספציפיים למדינה היו מובחנים ונפרדים מההשפעות הכוללות של ההתערבויות, שכללו דיכאון נרחב של פעילות המוח באזורים קליפת המוח. ממצאים אלו מזהים רשת מוח מרכזית קריטית לתודעת האדם.

הצהרת חשיבות

הניסיון להבין את הבסיס הביולוגי של התודעה האנושית הוא כיום אחד האתגרים הגדולים ביותר של מדעי המוח. בעוד שאובדן וחזרת התודעה המווסתים על ידי תרופות הרדמה ושינה פיזיולוגית משמשים כמודל מודל במחקרים ניסיוניים על התודעה, תוצאות מחקר קודמות התבלבלו על ידי השפעות סמים, על ידי בלבול של "חוסר תגובה" התנהגותי ותודעה פנימית, והשוואת מוח רמות פעילות על פני מצבים שונים בכמה היבטים אחרים מלבד התודעה בלבד. כאן אנו מציגים מחקרים שתוכננו בקפידה המתגברים על מבלבלים קודמים רבים ולראשונה חושפים את המנגנונים העצביים העומדים בבסיס התודעה האנושית והתנתקותה מהיענות התנהגותית, הן במהלך ההרדמה והן במהלך השינה הרגילה, ובאותם נושאי המחקר.


יסודות הרשת העצבית

לפני שנוכל לעבוד עם רשתות עצביות קונבולוציוניות, עלינו להבין תחילה את היסודות של רשתות עצביות. אנו נסקור:

• רשתות עצביות מלאכותיות והקשר שלהן לביולוגיה.
• אלגוריתם ה-Perceptron הזרע.
• אלגוריתם ההפצה לאחור וכיצד ניתן להשתמש בו לאימון רב שכבתי רשתות עצביות ביעילות.
• כיצד להכשיר רשתות עצביות באמצעות ספריית Keras.

עד שתסיים, תהיה לך הבנה חזקה של רשתות עצביות ותוכל לעבור לרשתות עצביות מתפתחות מתקדמות יותר.


מחקר בעיבוד חיישנים (שנות ה -60 וה -70 ו x27s)

ד"ר האבל וד"ר ויזל עבדו בתחום העיבוד החושי. שבו, הם הכניסו מיקרו-אלקטרודה לראשי קליפת הראייה של חתול מורדם חלקית כך שלא תוכל לזוז והציג את תמונות הקו בזוויות שונות לחתול.

באמצעות המיקרו-אלקטרודה הם גילו שחלק מהנוירונים ירו מהר מאוד על ידי צפייה בקווים בזוויות ספציפיות, בעוד שנוירונים אחרים הגיבו בצורה הטובה ביותר לקווים בזוויות שונות. חלק מהנוירונים הללו הגיבו לדפוסי אור וחושך באופן שונה, בעוד שנוירונים אחרים הגיבו לזיהוי תנועה בכיוון מסוים.

עבודה זו היא הבסיס לקונספט ה- CNN.

היכן נמצא קליפת המוח החזותית במוח של בני אדם?

קליפת המוח החזותית היא החלק בקליפת המוח של המוח המעבד את המידע החזותי. עצבי הראייה מהעיניים עוברים היישר לקליפת המוח הראשית. בהתבסס על המאפיינים המבניים והתפקודיים הוא מחולק לאזורים שונים, כפי שמוצג בתמונה הבאה:

קליפת מוח חזותית: פונקציות

המידע החזותי מועבר מאזור קליפת המוח אחד לשני וכל אזור קליפת המוח מתמחה יותר מהאחרון. הנוירונים בתחום הספציפי מגיבים רק לפעולות הספציפיות.

כמה מהם עם הפונקציות שלהם הם כדלקמן:

  1. קליפת המוח הראשית או V1: הוא שומר על המיקום המרחבי של מידע חזותי כלומר כיוון קצוות וקווים. זה הראשון שמקבל את האותות של מה שעיניו לכדו.
  2. קורטקס חזותי משני או V2: הוא מקבל חיבורי הזנה קדימה מ- V1 ושולח חיבורים חזקים ל- V3, V4 ו- V5. זה גם שולח רשת משוב חזקה ל-V1. תפקידו הוא לאסוף תדר מרחבי, גודל, צבע וצורה של האובייקט.
  3. קליפת המוח החזותית השלישית או V3: הוא מקבל תשומות מ- V2. הוא מסייע בעיבוד תנועה גלובלית ונותן ייצוג חזותי מלא.
  4. V4: הוא גם מקבל תשומות מ- V2. הוא מזהה צורות גיאומטריות פשוטות וגם יוצר זיהוי של אובייקט. זה לא מכוון לאובייקטים מורכבים כמו פרצופים אנושיים.
  5. אזור חזותי זמני (MT) או V5: הוא משמש לזיהוי מהירות וכיוון של אובייקט חזותי נע, כלומר תפיסת תנועה. הוא גם מזהה תנועה של תכונות חזותיות מורכבות. הוא מקבל חיבורים ישירים מ-V1.
  6. אזור Dorsomedial (DM) או V6: משמש לזיהוי גירוי שדה רחב ותנועה עצמית. כמו V5 הוא גם מקבל חיבורים ישירים מ- V1. יש לו בחירה חדה ביותר של הכיוון של קווי המתאר החזותיים.

מיפוי ל-CNN

קליפת המוח החזותית לעיל פועלת כשכבות של ה- CNN. ניקח תרחישים כמו זיהוי קצוות, זיהוי פנים, זיהוי משתנה (כלומר זיהוי פנים מסובבות, זיהוי פנים גדולות או קטנות)

זיהוי קצה: באמצעות פעולת כיפוף על התמונה עם ליבת סובל נוכל לזהות את הקצוות. תסתכל על התמונה הבאה:

מקסימום פולינג : הוא משמש לזיהוי היכן האובייקטים ממוקמים בתמונה על סמך התפוקה של כל מקבץ הנוירונים בשכבה הקודמת. מכיוון שהפנים מזוהות היכן שהן אינן תלויות במיקום הפנים בתמונה.

ReLU (יחידה לינארית מתוקנת): מכיוון שהמוח האנושי לא מפסיק ללמוד, הוא (המוח) תמיד לומד מהתצפיות והחוויות כלומר התשומות שהוא מקבל מהאיברים החושים, מנוצלות בנקודה כזו או אחרת אך הלמידה אף פעם לא הופכת ל"אפס ". כדי להוסיף תכונה זו לרשתות העצביות משתמשים ב- ReLU. פונקציית ההפעלה היא: f (x) = max (0, x). עבור כל פונקציית הפעלה, עלינו להיות מסוגלים לקחת את הנגזרת של אותה פונקציה ועם ReLU נוכל לעשות זאת. אך הנגזרת באפס אינה מוגדרת עבור ה- ReLU. בשל אפס, יכולה להיות לנו הבעיה של מצב הפעלה מת. זה מרמז שלא יהיה שינוי במשקל כלומר אין למידה. אבל בבני אדם זה לא קורה לעתים קרובות. כדי להתמודד עם בעיה זו נעשה שימוש במושג Leaky ReLU.

ReLU דולף: הפונקציה היא : f(x) = if (x > 0) ואז x else 0.01*x. בכך אנו נמנעים מבעיית המדינות המתות. כלומר הרשת יכולה להמשיך ללמוד אבל היא יכולה להתמודד עם הבעיה של שיפוע נעלם.

הגדלת נתונים: אנו בני האדם יכולים לזהות את הפנים גם אם הם הפוכים, מסובבים, מתהפכים, משתקפים או מוטים. באמצעות טכניקת הגדלת הנתונים אנו יכולים להמיר תמונה אחת לסוגים שונים של תמונות ולהשתמש בתמונות החדשות שנוצרו לאימון ה- CNN. לאחר מכן, CNN יוכל לזהות נתונים המבוססים על שונות, כגון פנים מסובבות, פנים גדולות וקטנות, פנים מתהפכות וכו '(כלומר האובייקטים יזוהו גם אם הם אינם נמצאים במקומם המקורי).

נשירים : האם כל הנוירונים הנמצאים באש המוח שלנו לומדים משהו? התשובה היא לא''. אין צורך שהם יורים בצורה ליניארית או בהפצה לאחור. חלק מהנוירונים עשויים להישאר בלתי פעילים בשלב אחד של למידה ועשויים להיות פעילים בשלב אחר של למידה או להיפך. זה נותן את היכולת של למידה עצמאית לנוירונים. כדי שזה יהיה ברשתות, המושג נושרים מוצג. לאחר החלת נשירה עם הסתברות p, הצמתים/נוירונים הבודדים שנבחרו באקראי נשמטים מאותו עידן לתהליך למידה והקצוות הנכנסים והיוצאים בהתאמה נשמטים גם הם. הוא משמש הרבה כדי להימנע מהתאמת יתר ברשת.

רשת שיורית (ResNet): כפי שראינו ש- V5 ו- V6 מקבלים חיבורים ישירים מ- V1 באותו אופן שבו הרשת השיורית עובדת. הוא מדלג על חיבורים ו /או קופץ מעל השכבות. זה נעשה כדי להימנע מהבעיה של נעלם שיפוע.


פריימר: בינה מלאכותית מול רשתות עצביות

ג'ף אקסט
1 במאי 2019

למעלה: השתנה © ISTOCK.COM, Bannosuke

המונח "בינה מלאכותית" מתוארך לאמצע שנות החמישים, כאשר המתמטיקאי ג'ון מקארתי, המוכר כאביו של הבינה המלאכותית, השתמש בו לתיאור מכונות שעושות דברים שאנשים יכולים לקרוא להם אינטליגנטים. הוא ומרווין מינסקי, שעבודתו הייתה משפיעה באותה מידה בתחום הבינה המלאכותית, ארגנו את פרויקט הקיץ של דרטמות' בנושא בינה מלאכותית בשנת 1956. כמה שנים לאחר מכן, עם מקארתי בפקולטה, הקימה MIT את פרויקט הבינה המלאכותית שלה, לימים את מעבדת הבינה המלאכותית. . היא התמזגה עם המעבדה למדעי המחשב (LCS) בשנת 2003 ושמה שונה למעבדה למדעי המחשב והבינה המלאכותית, או CSAIL.

כיום היא חלק בכל מקום בחברה המודרנית, AI מתייחס לכל מכונה המסוגלת לשחזר כישורים קוגניטיביים אנושיים, כגון פתרון בעיות. במהלך המחצית השנייה של המאה ה-20, למידת מכונה הופיעה כגישת AI רבת עוצמה המאפשרת למחשבים, כפי שהשם מרמז, ללמוד מנתוני קלט מבלי צורך לתכנת אותם במפורש. אחת הטכניקות המשמשות ללמידת מכונות היא רשת עצבית, השואבת השראה מהביולוגיה של המוח, ומעבירה מידע בין שכבות של נוירונים מלאכותיים כביכול. הרשת העצבית המלאכותית הראשונה ביותר נוצרה על ידי מינסקי כסטודנט לתואר שני בשנת 1951 (ראו "מכונת למידה, 1951"), אך הגישה הייתה מוגבלת בהתחלה, ואפילו מינסקי עצמו הפנה במהרה את מיקודו לגישות אחרות ליצירת מכונות חכמות. בשנים האחרונות רשתות עצביות עשו קאמבק, במיוחד לצורת למידת מכונה הנקראת למידה עמוקה, שיכולה להשתמש ברשתות עצביות מורכבות מאוד.


שיטות מודרניות בכימיה של מוצרים טבעיים

יי פינג פיבי חן,. פאולו קרלוני, ב מוצרים טבעיים מקיפים II, 2010

9.15.3.2.2 רשתות עצביות

רשתות עצביות הינן מערכות עיבוד מידע מקבילות ומופצות, אשר הן בהשראתן ונגזרות ממערכות למידה ביולוגיות כגון מוח אנושי. הארכיטקטורה של רשתות עצביות מורכבת מרשת של אלמנטים לעיבוד מידע לא לינארי המסודרים בדרך כלל בשכבות ומבוצעים במקביל. סידור שכבות זה עבור הרשת מכונה הטופולוגיה של רשת עצבית. רכיבי עיבוד מידע לא ליניאריים אלה ברשת מוגדרים כנוירונים, והחיבורים בין הנוירונים הללו ברשת נקראים סינפסה או משקלים. יש להשתמש באלגוריתם למידה להכשרת רשת עצבית כדי שתוכל לעבד מידע בצורה שימושית ומשמעותית.

רוב הרשתות העצביות מאומנות עם אלגוריתמי אימון בפיקוח. המשמעות היא שיש לספק את התפוקה הרצויה עבור כל קלט המשמש בהדרכה. במילים אחרות, הן התשומות והן התפוקות ידועות. בהכשרה המפוקחת, רשת מעבדת את התשומות ומשווה את תפוקותיה בפועל מול התפוקות הצפויות. לאחר מכן מופצות השגיאות בחזרה דרך הרשת, והמשקולות השולטות ברשת מותאמות ביחס לשגיאות המופצות בחזרה. תהליך זה חוזר על עצמו עד למינימום השגיאות המשמעות היא שאותה קבוצת נתונים מעובדת פעמים רבות כאשר המשקולות בין שכבות הרשת משתכללות במהלך אימון הרשת. אלגוריתם למידה בפיקוח זה מכונה לעתים קרובות אלגוריתם של התפשטות גב, אשר שימושי לאימון רשתות עצביות קדם-פרוטרוניות מרובות שכבות (MLP). איור 6 מדגים את הארכיטקטורה של רשת עצבית בפיקוח, הכוללת שלוש שכבות, כלומר שכבת קלט, שכבת פלט ושכבה אמצעית נסתרת.

איור 6. מבנה לדוגמה של רשת עצבית מפוקחת.

רשתות עצביות משמשות במגוון רחב של יישומים בסיווג תבניות, עיבוד שפות, דוגמנות מערכות מורכבות, שליטה, אופטימיזציה וחיזוי. 92 רשתות עצביות שימשו גם באופן פעיל ביישומי ביואינפורמטיקה רבים כגון חיזוי רצף DNA, ניבוי מבנה חלבון משני, סיווג פרופילי ביטוי גנים וניתוח דפוסי ביטוי גנים. 93 רשת עצבית יושמה באופן נרחב בביולוגיה מאז שנות השמונים. 94 לדוגמה, Stormo ואח '. 95 דיווחו על חיזוי של אתרי התחלת התרגום ברצפי DNA. בלדי וברונק 96 השתמשו ביישומים בביולוגיה כדי להסביר את תורת הרשתות העצביות. מושגי הרשת העצבית המשמשים לסיווג תבניות ועיבוד אותות יושמו בהצלחה בביואינפורמטיקה. וו ואח '. 93,97-99 יישמו את הרשתות העצביות כדי לסווג רצפי חלבון. וואנג ואח '. 100 יישמו רשתות עצביות לסיווג רצף החלבונים על ידי הפקת תכונות מנתוני החלבון ושימוש בהן בשילוב עם הרשת העצבית של בייס (BNN). קיאן וסיינובסקי 101 ניבאו את המבנה המשני של החלבון באמצעות רשתות עצביות. רשתות עצביות יושמו גם לניתוח דפוסי ביטוי גנים כחלופה לשיטות אשכול היררכיות. 75 , 100 , 102 , 103 נאראיאן ואח '. 104 הדגים את היישום של רשתות עצביות בשכבה אחת לניתוח ביטוי גנים.

מלבד SVMs ורשתות עצביות, ישנן גם שיטות למידת מכונה לבחירת גנים כגון 'ניתוח אבחנה', המבדיל מערך נתונים נבחר משאר הנתונים, ואלגוריתם 'ק-ה-ה שכן קרוב (KNN)', המבוסס על פונקציית מרחק עבור זוגות של תצפיות, כגון המרחק האוקלידי. בהשערת סיווג זו, מחושבים k השכנים הקרובים ביותר לסט של נתוני אימון. קווי הדמיון של מדגם אחד של נתוני בדיקה ל- KNN מצטברים לאחר מכן לפי מחלקת השכנים, ומדגם הבדיקה מוקצה למחלקה הדומה ביותר. אחד היתרונות של KNN הוא שהוא מתאים היטב לשיעורים רב -מודליים שכן החלטת הסיווג שלו מבוססת על שכונה קטנה של אובייקטים דומים. לכן, גם אם מחלקת היעד מורכבת מאובייקטים שלמשתנים בלתי תלויים שלהם יש מאפיינים שונים עבור תת-קבוצות שונות (מולטימודאלי), זה עדיין יכול להוביל לדיוק טוב. החיסרון העיקרי של מדד הדמיון המשמש ב-KNN הוא שהוא משתמש בכל התכונות באופן שווה בדמיון מחשוב. זה יכול להוביל למדדי דמיון גרועים ולשגיאות סיווג, כאשר רק תת-קבוצה קטנה של התכונות שימושית לסיווג. לי ואח '. 105 השתמש בהצלחה בגישה המשלבת אלגוריתם גנטי (GA) ושיטת KNN כדי לזהות גנים שיכולים להבחין במשותף בין מחלקות שונות של דגימות.


גבולות הלמידה

מספר הדפוסים השונים שרשת נוירונים יכולה ללמוד נקבעת על פי מספר הנוירונים והקשרים. הרשת הקטנה הזו יכולה ללמוד רק 2 או 3 דפוסים מובחנים לפני שהיא מתחילה להתבלבל. אם תנסה ללמד אותו 4 או 5 דפוסים, הוא יזכור לעתים קרובות את הדפוס השגוי, או אפילו דפוס מזויף שמעולם לא לימדת אותו. That's where the enormous complexity of the brain comes in your brain has at least five billion times as many connections as this little program, so your ability to learn and remember is correspondingly greater.

But like a singing dog, it's not how well it sings but the fact it sings at all. With less than 250 lines of BASIC, we can make the Commodore 64 play the brain's game, pattern recognition, the brain's way, by simulating a neuron network. It can learn simply by being shown patterns and recall a similar pattern when shown something it's never seen before. Research into neuron networks is one of the most exciting and rapidly expanding fields in science today, bringing together computer science, psychology, mathematics, and biology to discover how the brain accomplishes the remarkable things it does. This research may lead to computers that can recognize faces, understand speech, and answer complicated questions. But more importantly, we may find answers to questions as old as mankind: &ldquoWhat is thought?&rdquo, &ldquoWhat is memory?&rdquo, and &ldquoHow do people reason?&rdquo. That your home computer can help you understand and experiment with such matters is testimony to the power latent within it.


צפו בסרטון: היה היה החיים 10 הנוירונים (פברואר 2023).