Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

2.4: Вихід активації обчислень

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    72680

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    Мембранний потенціал Vm не передається безпосередньо іншим нейронам - натомість він піддається порогу, і потім повідомляються лише найсильніші рівні збудження, що призводить до набагато більш ефективного та компактного кодування інформації в мозку. З точки зору людини, нейрони чутливі до обмежень «TMI» (занадто багато інформації), також відомих як посилання на Вікіпедію «Gricean Maxims» - наприклад, повідомляють лише релевантну, важливу інформацію.

    Фактичні нейрони в Neocortex обчислюють дискретні спайки або потенціали дії, які є дуже короткими (< 1 мс) і запускають вивільнення нейромедіатора, який потім керує збудженням або гальмуванням нейронів, до яких вони посилають. Після спайка мембранний потенціал Vm скидається назад до низького значення (при або навіть нижче потенціалу спокою), і він повинен знову піднятися вгору до рівня порога, перш ніж може статися інший спайк. Цей процес призводить до різних швидкостей шипів, пов'язаних з різними рівнями збудження - з електрофізіологічних записів нейронів по всьому неокортексу зрозуміло, що ця інформація про швидкість спайку є дуже інформативною щодо поведінково та когнітивно. відповідна інформація. Залишаються значні суперечки щодо того, наскільки більш точні відмінності в хронометражі стрибків містять додаткову корисну інформацію.

    У наших комп'ютерних моделям ми можемо моделювати дискретну поведінку спайків безпосередньо дуже простим способом (докладніше див. Нижче). Однак ми часто використовуємо наближення коду швидкості, де вихід активації нейрона є реальним значенням числа між 0-1, що відповідає загальній швидкості нейронного шипа. Зазвичай ми вважаємо, що цей код швидкості відображає чистий вихід невеликої популяції приблизно 100 нейронів, які всі реагують на подібну інформацію - неокортекс організований анатомічно з мікроколонками приблизно такої кількості нейронів, де всі нейрони дійсно кодують подібне. інформація. Використання цієї активації коду швидкості дозволяє моделям меншого масштабу, які швидко сходяться на стабільній інтерпретації вхідних шаблонів, із загальною економією часу обчислень та складності моделі. Тим не менш, є компроміси у використанні цих наближень, про які ми докладніше обговоримо в Мережах та інших розділах. Отримання коду швидкості для отримання хорошого наближення до дискретної поведінки шипучого було дещо складним завданням у рамках Leabra, і лише нещодавно було розроблено справді задовільне рішення, яке зараз є стандартом у програмному забезпеченні.