Leaky Интегрируйте и запустите модель нейрона

Question

Leaky Интегрируйте и запустите модель нейрона

Я нырял в нейронные сети в последнее время. Они потрясающие, но немного неясные и очень недоступные, если не сказать больше. Я особенно заинтересован в машинах с жидким состоянием, которые интенсивно используют модель интегрирования и запуска нейронов. Это полностью ускользает от меня, хотя. Вот несколько вопросов:

Какова идеальная конфигурация нейронов для протекающих интегрированных и запускающих нейронов: https://en.wikipedia.org/wiki/Biological_neuron_model? Т.е. если негерметичный интеграл и огненный нейрон были искусственными и не ограничивались биологическими ограничениями.
Будет ли он вписываться в типичную структуру искусственного нейрона или сохранит свою утечку?
Говоря простым языком, как протекает интеграция и работает нейрон? Как это вписывается в машину состояния жидкости (если вы знаете, что-то неясное, я знаю).

Если вы знаете ответы на любой из этих вопросов, не стесняйтесь отвечать!

Спасибо!

3

machine-learning neural-network artificial-intelligence neuroscience biological-neural-network

Источник

user1354917 09 июл '15 в 02:10

1 ответ

Другие вопросы по тегам machine-learning neural-network artificial-intelligence neuroscience biological-neural-network

user3541558 10 июл '15 в 21:23 2015-07-10 21:23 · Answer 1 · 2015-07-10 21:23

Ваш вопрос кажется довольно обобщенным (отсюда, я полагаю, отрицательным голосом), но я постараюсь объяснить вам, что такое нейрон Leaky Integrate-and-Fire (LIF). Вы должны будете связать материал Liquid State Machine самостоятельно, так как я не эксперт в этом.

Модель LIF разработана так, чтобы объяснить, как ток изменяется по отношению к напряжению (или наоборот). Это упрощение того, что происходит в реальном нейроне, что означает, что мы создали модель, которая в основном является RC-цепью, для описания электрохимических взаимодействий, которые происходят через нейрон.

Что делает LIF-нейрон, так это то, что он сообщает вам, что если вы вводите ток (I) в нейрон, он становится емкостным током ( Cm*dVm/dt) и резистивным током (Vm/Rm).

Мы говорим "интегрировать", потому что нейрон объединяет все входящие входы от предыдущих нейронов вместе. Мы используем слово "утечка", поскольку в этой модели учитывается тот факт, что с течением времени происходит утечка некоторых интегрирующих входных данных (поскольку в природе вы обычно переходите в конечное состояние с постепенными / экспоненциальными изменениями).

Вот еще одно объяснение Герстнера, возможно, намного лучше.