Что образуют тела и дендриты. Строение

Это точно минимизирует ошибку, и это на каждом примере. Инстинктивно мы видим, что сеть нейронов улучшится значительно лучше и будет стремиться намного быстрее классифицировать каждый из примеров отлично, хотя методы еще более эффективны. Этот метод, конечно, более эффективен, как было сказано ранее, но алгоритм также проще! Предлагаю вам сначала протестировать этот алгоритм в довольно простых случаях, таких как логические функции и любой другой пример этого. вид, на который вы можете подумать.

Типы нейронных сетей

Это обобщение того, что было замечено в нейронной сети, - это просто набор нейронов, связанных друг с другом, причем вес является неотъемлемой частью этой ссылки. Способ связывания одного нейрона с другим состоит в том, чтобы взять результат во-первых, назначить вес его значению и присоединиться к записи другого нейрона, как мы уже видели.

Сети нейронов с подачей вперед - это сети, в которых нейроны подключены только в одном направлении, направление направления от входа к выходу. Сети рекуррентных нейронов представляют собой сети, в которых выходные нейроны, например, могут видеть их нейроны. выход, используемый в качестве входа нейрона из предыдущего слоя или слоя, поэтому инстинктивно очевидно, что эта модель намного сложнее, как указывает название этой статьи, это не так. модель, которая изучается в случае многослойных нейронных сетей.

Мы ранее изучали персептроны, и мы видели, что выходные нейроны были связаны с одной и той же информацией. Мы воспринимали их как слой. Таким образом, слой состоит из нейронов, связанных с одной и той же информацией, но не связанных друг с другом, теперь вопрос об обобщении персептрона. Таким образом, можно расположить нейроны в нескольких слоях. Таким образом, входная информация связана со всеми нейронами первого слоя, все нейроны первого слоя связаны со всеми нейронами второго слоя и так далее до последнего слоя, называемого выходным слоем.

Все слои, кроме выходного, считаются «скрытыми слоями». Однако не бойтесь: было доказано, что в большинстве случаев двухслойная сеть, где каждый нейрон в скрытом слое имеет функцию «активизация сигмоидной функции, и каждый нейрон выходного слоя имеет функцию активации линейной функции для приближения к непрерывной функции». Это теорема Кибенко. Для прерывистых функций у нас нет гарантии.

В результате приведенного выше результата мы ограничим наше исследование нейронными сетями одним скрытым слоем. Скрытый слой позволяет больше взаимодействовать и инстинктивно, мы знаем, что наша нейронная сеть может изучать более сложные «функции» путем добавления слоя. Операция не обязательно сложна. У нас всегда есть выбор функции активации, и оценка выхода нейрона протекает одинаково. Единственное различие заключается в том, что выход нейрона скрытого слоя будет одним из входную информацию о нейронах выходного слоя.

Существует дополнительный шаг по сравнению с монослоем-персептроном при оценке выхода сети нейронов, таким образом, получение матрицы весов для передачи информации на скрытый слой, а другая матрица веса для перемещения из слой, скрытый на выходном уровне. Это то же самое, что и для монослойной сети.

Размерность многослойного персептрона

Масштабирование здесь означает определение количества нейронов в каждом из двух слоев. Для выходного слоя это зависит от характера ожидаемого результата. Для скрытого слоя все гораздо проще. Нет закона, нет правила, нет теоремы, которая позволила бы определить количество нейронов, которые будут помещены в скрытый слой, чтобы иметь оптимальную нейронную сеть. Метод ближе - попытаться «случайно» несколько количество нейронов скрытого слоя до тех пор, пока они не получат самые убедительные результаты после обучения, но есть некоторые результаты относительно некоторых типов функций, к которым мы хотим приблизиться.

К сожалению, ни один из этих результатов пока не является достаточно общим для использования в обычных случаях. Мы не останавливаемся на представлении и объяснении работы многослойного персептрона, поскольку он функционирует аналогично монослою-персептрону. Вот почему мы сейчас сосредоточимся на изучении многослойного персептрона.

Изучение многослойного персептрона

Точно так же, как и монослое-персептрон, многослойный персептрон также способен учиться, потому что существует также алгоритм коррекции весов по отношению к данному набору примеров. ретро-распространения градиента. Это две разные переменные, потому что на самом деле предполагается, что нейроны нумеруются так, что можно связать нейрон с идентификатором и взаимно. Вот некоторые замечания по этому алгоритму.

Действительно, в обоих случаях веса обновляются при каждом представлении примера, поэтому мы стараемся минимизировать ошибку, рассчитанную для каждого примера, а не общую ошибку. В большинстве случаев проблем с локальными минимумами мало, но есть некоторые - вам решать установить критерии. Это можно повторить, например, до тех пор, пока ошибка в каждом примере не опустится ниже определенного числа. Выбор начальной архитектуры сети остается сложной проблемой. Этот выбор может быть сделан на основе опыта, так называемые «самосоставные» методы существуют: речь идет о добавлении нейронов в ходе обучения, чтобы обучение было хорошо, но эти методы часто встречаются Проблема «чрезмерного обучения», упомянутая в разделе Архитектура также может быть выбрана с использованием методов, основанных на генетических алгоритмах. Этот метод дает хорошие практические результаты. . Мы представили теорию движения искусственных нейронных сетей.

Существуют более сложные структуры нейронной сети. Если вам интересно, узнайте о повторяющихся сетях и картах Кохонена, например. Сумма выполняется на нейронах выходного слоя. Итак, поделитесь им, нажав на следующие кнопки. Внутриклеточный перенос белков и органелл необходим для выживания клеток, но поскольку нейроны являются чрезвычайно поляризованными клетками, в нервной системе этот процесс приобретает особые характеристики. Нейроны имеют клеточное тело, которое распространяется с аксонами и дендритами, и часто эти структуры значительно отделяются друг от друга.

Наконец, даже в пределах одного аксона различные клеточные компоненты, подлежащие транспортировке, должны перемещаться в определенные субклеточные компартменты, такие как белки натриевых каналов, которые утолщаются в узлах Ранвье и синаптических белках, которые отправляются на терминалы периферийное устройство. Вайс, наблюдая, что в результате лигатуры седалищного нерва цитоплазма, которая протекает внутри нервного волокна, имеет тенденцию накапливаться выше по потоку от лигатуры. Поэтому Вайс заключает, что ассоциация движется дистанционно при медленной, постоянной скорости от клеточного тела к концам, процесс, называемый названием популяционного потока.

Субклеточные структуры в нервных процессах затем изучались с использованием «горячих» индикаторов, то есть маркировки синтезированных белков в клеточных телах дорсальных корневых ганглиев путем инъекции радиоактивных аминокислот. После первых исследований, проведенных Бернисом Графштейном в оптических нейронах морских окуней, ученые Сидни Окс и Раймонд Дж. Ласек вводили заметную аминокислоту в кошку спинного ганглия и, после жертвоприношения животного, через определенные промежутки времени отключали седалищного нерва в последовательных сегментах, чтобы измерить распределение радиоактивности.

Затем количество транспорта измерялось радиоактивностью в последовательных сегментах волокон однородной длины, разрезанных по ходу самого нерва, тогда как транспортный тренд выражался распределением отмеченных белков в зависимости от расстояния вдоль аксона и времени впрыска.

Форман и его коллеги отметили, что движение крупных и солевых грузов, т.е. происходит в направлении обоих антероград является ретроградным. Воздушный и ретроградный транспорт, микротрубочки и молекулярные двигатели. Селективность и направленность груза внутритрангонального транспорта.

Транспортировка внутригрудных грузов первоначально требует признания их молекул, избирательного процесса, который включает прямую или косвенную специфическую связь, опосредованную различными адаптивными или линкерными белками, между самим грузом и белковым двигателем. Различные и множественные взаимодействия между многочисленными белковыми двигателями и их адаптивными молекулами, основанными на распознавании специфических аминокислотных последовательностей, таким образом, позволяют с высокой точностью регулировать селективность различных грузов в нейроне.

Направленность внутрипереходного транспорта, то есть проблема того, как, когда выбрана грудь, молекулярные двигатели ориентированы на аксоны или дендриты, давно изучены, несмотря на значительные экспериментальные трудности, с которыми сталкивается разная архитектура нейронных процессов. Фактически, в то время как аксоны имеют длинную траекторию и имеют тенденцию объединяться вместе, что облегчает анализ с использованием радиоактивных индикаторов или перевязки нервов, дендриты имеют более короткую траекторию и не образуют пучков, Поэтому, учитывая, что грузы транспортируются выборочно к аксонам и дендритам, ученые предложили по крайней мере два механизма, которые не являются взаимоисключающими для полярности транспорта.

Наряду с механизмом селективного переноса, основанным на определенных аминокислотных последовательностях, сигнализирующих о дифференциации двигателей, преимущественно аксональных по отношению к дендритным, также был выбран механизм селективного удерживания, который обеспечивает удержание груза в данном ячеистом отделении или его исключение из него в случае неправильного использования, соответственно, для ингибирования или индуцирования эндоцитоза. Кроме того, как свидетельствуют структурные исследования рентгеновской кристаллографии, соединение груза с двигателем вызывает конформационное изменение, которое может повлиять на направленность транспорта.