Феномен самооптимизации сетевого потока

2020-10-18 08:51

Исследователи из группы киберфизических систем инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби совместно с Иллинойским университетом в Урбана-Шампейн разработали новую модель того, как информация в глубине мозга может передаваться из одной сети в другую и как они Кластеры нейронных сетей со временем самооптимизируются.

Описанная в статье «Сетевые научные характеристики мозговых нейронных культур, расшифрованные на основе данных количественной фазовой визуализации», считается первым исследованием, в котором наблюдается этот феномен самооптимизации в нейронных сетях.

Текущие исследования в области нейробиологии моделируют мозг как динамическую сложную сеть, связи которой постоянно меняются по мере нашей жизни. Следовательно, существует значительная мотивация для понимания механизмов, с помощью которых нейроны создают или подавляют связи, чтобы обеспечить возможность иерархической параллельной обработки в мозгу и объяснения, как возникают обучение, познание и творческое поведение.

Структурирование нейрональной культивируемой сети до достижения ее зрелого состояния не является случайным, она управляется и характеризуется процессами, в конечном итоге ведущими к конфигурациям, которые сопоставимы со многими другими реальными сложными сетями. В частности, сетевые нейроны одновременно обладают высокой общей кластеризацией и относительно короткой длиной пути между любой парой из них.

Команда исследовала структуру и эволюцию нейронных сетей в мозгу мышей и крыс, чтобы определить паттерны связи.
Было обнаружено, что мозг на самом деле не запоминает все варианты карт, а скорее «производит своего рода модель неопределенности». Мозг получает значительный объем информации от всех соединений нейронов. Динамическая кластеризация, происходящая в этом сценарии, позволяет мозгу оценивать различные степени неопределенности, получать приблизительные вероятностные описания и понимать, какие условия менее вероятны.

Сети нейронных культур мозга и кластерные сети нейронных культур демонстрируют феномен самооптимизации сетевого потока, либо за счет роста связей, либо за счет слияния нейронных кластеров. Сети в таком состоянии обладают исключительной способностью минимизировать задержку, максимизировать пропускную способность и максимальную надежность, делая все это распределенным образом (без центрального менеджера или координатора). Это означает, что нейронные сети взаимодействуют друг с другом и соединяются друг с другом таким образом, что быстро повышает производительность сети, но правила подключения неизвестны.

Этот анализ дополняет и вносит свой вклад в более ранние исследования, которые показали существование самоорганизованной критичности и что более высокая кластеризация приводит к спонтанному взрыву в частях сетей нейронных культур.

/Источник №1//Источник №2//Источник №3/

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: evan-gcrm.livejournal.com



		Феномен самооптимизации сетевого потока
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Разработка ИИ Атаки на ИИ ИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Внедрение ИИ Big data Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Работа разума и сознание Изучение сна Изучение сознания Нейроинтерфейс Психология Работа мозга Работа памяти Работа разума Модель мозга Модель мозга Робототехника, БПЛА Беспилотные автомобили БПЛА Робототехника Трансгуманизм Трансгуманизм Обработка текста Анализ социальных сетей Компьютерная лингвистика Лингвистика Поисковые алгоритмы Теория эволюции Головной мозг Нейронные сети Поведение животных Теория эволюции Дополненная реальность Виртулаьная реальность Дополненная реальность Железо Интернет вещей Квантовый компьютер Нейронные процессоры облачные вычисления Суперкомпьютеры Киберугрозы Кибербезопасность Научный мир Методы исследования Наука и образование Семинары ИТ индустрия ИТ-гиганты Новости ит Разработка ПО Разработка ПО Теория алгоритмов Теория информации Кластеризация Математика Актуальная математика Статистика Теория вероятности Теория информации Теория хаоса Цифровая экономика Технология блокчейн Цифровая экономика Авторизация RSS RSS новости		2020-10-18 08:51 биологические нейронные сети Исследователи из группы киберфизических систем инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби совместно с Иллинойским университетом в Урбана-Шампейн разработали новую модель того, как информация в глубине мозга может передаваться из одной сети в другую и как они Кластеры нейронных сетей со временем самооптимизируются. Описанная в статье «Сетевые научные характеристики мозговых нейронных культур, расшифрованные на основе данных количественной фазовой визуализации», считается первым исследованием, в котором наблюдается этот феномен самооптимизации в нейронных сетях. Текущие исследования в области нейробиологии моделируют мозг как динамическую сложную сеть, связи которой постоянно меняются по мере нашей жизни. Следовательно, существует значительная мотивация для понимания механизмов, с помощью которых нейроны создают или подавляют связи, чтобы обеспечить возможность иерархической параллельной обработки в мозгу и объяснения, как возникают обучение, познание и творческое поведение. Структурирование нейрональной культивируемой сети до достижения ее зрелого состояния не является случайным, она управляется и характеризуется процессами, в конечном итоге ведущими к конфигурациям, которые сопоставимы со многими другими реальными сложными сетями. В частности, сетевые нейроны одновременно обладают высокой общей кластеризацией и относительно короткой длиной пути между любой парой из них. Команда исследовала структуру и эволюцию нейронных сетей в мозгу мышей и крыс, чтобы определить паттерны связи. Было обнаружено, что мозг на самом деле не запоминает все варианты карт, а скорее «производит своего рода модель неопределенности». Мозг получает значительный объем информации от всех соединений нейронов. Динамическая кластеризация, происходящая в этом сценарии, позволяет мозгу оценивать различные степени неопределенности, получать приблизительные вероятностные описания и понимать, какие условия менее вероятны. Сети нейронных культур мозга и кластерные сети нейронных культур демонстрируют феномен самооптимизации сетевого потока, либо за счет роста связей, либо за счет слияния нейронных кластеров. Сети в таком состоянии обладают исключительной способностью минимизировать задержку, максимизировать пропускную способность и максимальную надежность, делая все это распределенным образом (без центрального менеджера или координатора). Это означает, что нейронные сети взаимодействуют друг с другом и соединяются друг с другом таким образом, что быстро повышает производительность сети, но правила подключения неизвестны. Этот анализ дополняет и вносит свой вклад в более ранние исследования, которые показали существование самоорганизованной критичности и что более высокая кластеризация приводит к спонтанному взрыву в частях сетей нейронных культур. /Источник №1//Источник №2//Источник №3/ Телеграм: t.me/ainewsline Источник: evan-gcrm.livejournal.com Комментарии:

Феномен самооптимизации сетевого потока

Комментарии: