Биологические нейронные сети и мозг человека

Sander

вопросы из разных областей, поэтому в коммон:
1. Занимаются ли люди моделированием процессов мозга нейронными сетями?
на сколько соотносится распространение электрических импульсов в головном мозгу с мат моделями нейронных сетей (тут ключевой интерес именно к реальным нейронным сетям и их моделированию)?
есть ли вообще сходства и в чем принципиальные отличия?
я так монимаю вопрос мало изучен, но что-то все равно должно быть известно.
2. Занимаются ли люди моделированием социума нейронными сетями. Если да, то как это называется, куда копать?
3. Занимаются ли люди вопросом того, как наиболее быстро перевести нейронную сеть из одного состояния в другое. Вопрос аналогичен - как называется и что почитать на тему?

Sander

или если ударяться в медицину - то на сколько развита диагностика развития заболеваний мозга
на основе изучения структуры распространения электрических импульсов в мозгу?
о как
ЗЫ
Даже в наиболее “приземленном” смысле “рыболовной сети” это понятие приобретает метафорический (и аллегорический) оттенок, например, в известных строчках А.С. Пушкина “Тятя, тятя, наши сети притащили мертвеца” (не высказывает ли поэт, которому приписывают пророческие мысли, свое отношение, например, к результатам функционирования Интернета?)

:lol:

FieryRush

Искусственные нейроны очень просто устроены по сравнению с биологическими, так что не стоит проводить аналогии с мозгом.

Sander

так что не стоит проводить аналогии с мозгом.
на таком уровне я это знаю,
но вопрос в том, какие сходства и какие различия?

katrinmania

отвечает исмольник!

Sander

требуется ответ создателя )

disepa

но вопрос в том, какие сходства и какие различия?
Различие как минимум по числу нейронов, хреново обучается сеть
большого размера. Структуру связей нейронов надо выбрать заранее,
решает нейронная сеть обычно одну задачу. Вот некоторые отличия.

Sander

для начала меня интересуют более мелкие структурные различия,
например, если взять нейрон, как математическую модель, то это будет одно,
если живой нейрон - то другое.
наверное, да, никто не моделирует живой нейрон одним математическим. скорее нейрон похож на персептрон, но и тут стоит вопрос о корректности сравнения.
вопрос в том - как моделируют, и в каких рамках это имеет смысл?

Vlad128

Сам проблемой не занимался, но недавно прочитал несколько вступительных глав какой-то книги по нейронным сетям. Там уже в предисловии сказано, что когда эта теория только создавалась, на нее возлагали какие-то надежды (сыграло свою мистифицирующую роль название но со временем научный мир взглянул на дело трезво. Теория находит свои применения, но от первого твоего вопроса в любом случае остается безнадежно далека. Настолько безнадежно, что тратить время на основательное сравнение не стоит.

Sander

 
Сам проблемой не занимался, но недавно прочитал несколько вступительных глав ...

после этого твое сообщение содержательного смысла не имеет.
зы
кстати, художественная статья на тему:
http://www.infuture.ru/article/328
область называется вычислительная неврология.

Vlad128

после этого твое сообщение содержательного смысла не имеет.
Ну могу сейчас подняться, назвать автора, просто книга не моя. У тебя проблемы с доверием?

kasimusya

для биологических нейронов тоже есть модели. вот например одна из наиболее кошерных:
http://en.wikipedia.org/wiki/Hodgkin-Huxley_Model - это просто система дифф. уравнений первого порядка по времени для четырех неизвестных плюс параметр - значение потенциала на "входе" в нейрон. В качестве выходного значения - мембранный потенциал нейрона.
сходство с искусственными нейронами есть: также формируется отклик при превышении суммой входящих значений некого порога, только расчеты формируются непосредственно решением системы уравнений без дискретизации (ну то есть нет никаких искусственно введенных условий, дискретных формул итд - вроде бы решающие функции моделей искусственных нейронов их содержат).
Важное отличие - способ связи биологических нейронов между собой, он сильно отличается по сравнению с искусственными нейронными сетями.
В искусственных нейронных сетях просто прописывается, какие элементы с какими связаны.
В случае биологических нейронов связь тоже может быть прямой (так называемый электрический синапс) и более сложной (синапс химический. с чисто математической точки зрения там более сложный, нелинейный механизм передачи сигнала). Последний в принципе тоже моделируется своей формулой (тоже диффур первого порядка по времени, решение - монотонно возрастающая или убывающая функция, в зависимости от типа синапса - стимулирующий или ингбирующий, выходящая на насыщение). В общем суть в том, что моделирование связей наряду с самими нейронами тут очень важный момент, потому что считается, что за процессы адаптации и обучения отвечают именно связи.
Обучающую сеть на моделях биологических нейронов и контактов между ними построить по-моему можно (но я не пробовал пока :) ). Но в данном случае адаптационные коэффициенты сети также подбираются не набором условий, то есть не дискретно, а непосредственно формируются в мат. моделях, а именно, как уже сказано - в моделях межнейронных контактов.
Если совсем просто объяснять, то эти монотонные функции (контакты между нейронами) выходят на насыщение при наличии сигнала на входе за некий конечный промежуток времени. И аналогично, не сразу уходят обратно в ноль, если сигнала нет. То есть, если какой-то нейрон постоянно выдает пики сигналов, между ним и его клетками-мишенями формируется более сильная связь, эти клетки мишени легче возбуждаются, и наоборот, если нейрон "сигналит" сам по себе слабо, мишени возбуждаются плохо. Как-то так.
Написал сумбурно мб. Могу подробнее объяснить что-то, если интересно. Делал диплом полгода назад по моделированию участка НС медицинской пиявки. Влез достаточно хорошо во все, что связано непосредственно с мат. моделированием, но могут быть неточности в биологической терминологии (я все-таки физик скорее чем биолог :) ) и с теорией нейронных сетей тоже знаком не слишком близко, так что строго не судите.

Sander

жаль, я не догадался сделать это раньше:
ключевое слово в вопросе не нейросети, а РЕАЛЬНЫЕ НЕЙРОНЫ.
вопрос был людям, имеющим отношение к моделированию реальных нейронов, или хотя бы что-то читавших именно по этой тематике!
то что кто-то читал в книжках по нейросетям мне не интересно, т.к. ничего нового тут для меня скорее не будет,
впрочем это подтверждается уже четвертым постом

Sander

о, супер :D буду ботать!
фигасе, чувакам за эту модель нобелевскую дали

Vlad128

ключевое слово в вопросе не нейросети, а РЕАЛЬНЫЕ НЕЙРОНЫ.
Наверное именно поэтому в тему ты вынес «нейронные сети».

kravecnata

Нейросетями пытаются моделировать нервную систему некоего червяка C. elegans. Он очень подробно изучен биологами, у него всего 300 нейронов, очень маленьких и примитивных, поэтому шансы узнать что-то интересное есть и область популярна. Литература огромна и легко гуглится.

Sander

вот почему черви так распространены в интернете!

kasimusya

это нематода, да. ну вот с мед. пиявкой та же история, мы на ней решили сфокусироваться. о ней инфы тоже полно.
Оставить комментарий
Имя или ник:
Комментарий: