Нейронная сеть (биология)
-
Определение и структура нейронных сетей
- Нейронная сеть — это совокупность взаимосвязанных нейронов, обычно с несколькими цепями.
- Биологические нейронные сети исследуются для понимания нервной системы.
- Искусственные нейронные сети — это модели машинного обучения, основанные на биологических сетях.
-
Биологические нейронные сети
- Биологические сети состоят из химически связанных или функционально связанных нейронов.
- Нейроны связаны синапсами, которые могут быть дендродендритными или другими.
- Нейронные сети обрабатывают информацию с помощью электрических и нейромедиаторных сигналов.
-
Искусственный интеллект и когнитивное моделирование
- ИИ и когнитивное моделирование имитируют свойства биологических нейронных сетей.
- Искусственные нейронные сети используются для распознавания речи, обработки изображений и управления в компьютерных и видеоиграх.
-
История и развитие нейронных сетей
- Теория нейронных сетей возникла в работах Александра Бейна и Уильяма Джеймса в конце 19 века.
- Эксперименты Шеррингтона в 1898 году показали, что электрические токи в мозге уменьшаются со временем, что привело к открытию концепции привыкания.
- Маккаллох и Питтс в 1943 году создали модель пороговой логики, которая стала основой для разделения исследований на биологические и искусственные нейронные сети.
-
Нейронаука и типы моделей
- Нейронаука занимается анализом и моделированием биологических нейронных систем.
- Используются различные модели, от отдельных нейронов до системных уровней, для моделирования различных аспектов нейронных систем.
-
Связь и последние улучшения
- Двунаправленные соединения и обратная связь могут улучшить коммуникацию между нейронами.
- Статистические инструменты используются для определения связности нейронных сетей.
- Исследования последних лет сосредоточены на роли нейромодуляторов в поведении и обучении.
-
Рекомендации
- В статье упоминаются дополнительные темы, такие как теория адаптивного резонанса и когнитивная архитектура.