Новости экономики и финансов. Курсы валют, ситуация на биржах, акции, котировки, аналитика: 💫 💫 💫 💫 💫 читайте на сайте

Что Такое Нейронные Связи

Как наш мозг создает нейронные связи (упрощенно о сложном перед курсом нейрографики)

Мы рождаемся с большим количеством нейронов и маленьким количеством связей между ними. Собственно, рост личности – это и есть прокладывание нейронных связей (НС), причем в раннем возрасте это происходит без особых усилий с нашей стороны. В более позднем возрасте рост НС усложнен, и когда, будучи взрослыми людьми, мы хотим изменить что-то в своей жизни, нам приходится эти самые нейронные связи проращивать и перепроращивать. Но теперь это уже не так просто! Новые НС еще очень хрупкие, а отказ от старых НС воспринимается как угроза выживанию…

Пять способов, с помощью которых жизненный опыт (ЖО) физически меняет мозг:
1. ЖО «изолирует» молодые нейроны, как провода, покрывая их миелином, что делает их прочнее и проводимость импульсов эффективнее;

▪ ЖО повышает эффективность работы синапса (место контакта между нейронами), улучшается прохождение электрического импульса. Синаптические связи формируются на основе повторения или же эмоций, пережитых в прошлом.

3. Нейронные цепочки формируются только за счет активных нейронов – остальные ослабевают (гибкость). 4. Между активно используемыми нейронами образуются новые синаптические связи – в результате растет способность к новым идеям и инсайтам.

5. Рецепторы эмоций развиваются или атрофируются – работа над эмоциями дает новые НС.

Обычно мы разветвляем старые нейронные «стволы», вместо того чтобы создавать новые. Ранее таким образом мозг настраивался на выживание в том мире, в котором люди тогда реально существовали (охота, земледелие).

Структура нейрохимического вещества, вырабатываемого мозгом, воспринимается только одним специфическим рецептором, и когда эмоции захлестывают, их «обработать» некому, в результате – дезадаптация.

Человеческий разум существует за счет того, что наши нейроны образовали связи, которые отражают удачный и неудачный опыт. Некоторые эпизоды из этого опыта были «закачаны» в мозг благодаря «молекулам радости» или «молекулам стресса», другие были закреплены в нем благодаря постоянным повторениям. Когда модель окружающего мира соответствует той информации, которая содержится в наших синаптических связях, электрические импульсы пробегают по ним легко, и как бы ни строились нейронные связи в мозге, человек ощущает их как «истину».

Итак, когда рецептор нейрона продолжительное время неактивен, он исчезает, оставляя место для появления других рецепторов, которые могут понадобиться. Гибкость в природе означает, что рецепторы у нейронов должны либо использоваться, либо они могут потеряться. «Гормоны радости» постоянно присутствуют в мозге, осуществляя поиск «своих» рецепторов. Нейрон «срабатывает», потому что подходящие молекулы гормонов открывают замок его рецептора. А затем на основе этого нейрона создается целая нейронная цепь, которая подсказывает нам, откуда ожидать радости в будущем.

Нейронные сети – это одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Не единственное, но очень популярное из-за своих возможностей в сфере развлечения. Сейчас о них говорят на каждом углу, а впервые о таких сетях услышали еще в 1943 году. Кстати, тогда еще не существовало даже понятия «искусственный интеллект», а сети уже были.

Обучи себя сам

В итоге мозг расчищает почву для появления свежих и более устойчивых связей, повышая вашу обучаемость.

О сне и нейронных связях

Ученые только начали приближаться к разгадке этой тайны, но им уже известно, что синапсы, утратившие свою пользу для человека, помечаются специальным протеином C1q.

Механизм прунинга (читать далее...)
Если же вы постоянно недосыпаете, то любые попытки над чем-то поразмыслить становятся похожими на прогулку в непроходимых джунглях с мачете в руке.

Важность сна

Ученые только начали приближаться к разгадке этой тайны, но им уже известно, что синапсы, утратившие свою пользу для человека, помечаются специальным протеином C1q. И когда микроглии видят такую пометку, они связываются с этим белком и разрывают существующий «мост». Вы сами решаете, какая информация будет удалена

Конечно, никому из нас не под силу контролировать абсолютно все, что с нами происходит на протяжении дня. Но никто не мешает нам сознательно выбирать, как все эти события на нас повлияют, и в соответствии с этим построить в своем мозгу нужные нейронные связи.
Приходилось ли вам просыпаться после продолжительного ночного отдыха и замечать, насколько ваш разум чист, и как быстро одна мысль сменяет другую? Эффект от здорового сна можно сравнить с дефрагментацией жесткого диска компьютера.

Если же вы постоянно недосыпаете, то любые попытки над чем-то поразмыслить становятся похожими на прогулку в непроходимых джунглях с мачете в руке.

«Глиальные клетки» работают в этом саду мозговыми садовниками. Они способствуют более быстрому прохождению импульсов между конкретными нейронами. Кроме того, есть еще один вид глиальных клеток, чья задача заключается в утилизации отходов, борьбе с сорняками, избавлении от вредителей и уборке опавших листьев.

Ранее считалось, что фагоцитоз в мозге осуществляется только клетками микроглии

Астроциты разрушают связи в головном мозге для поддержания нейропластичности

Ранее считалось, что фагоцитоз в мозге осуществляется только клетками микроглии.

(читать далее...)
«Данное открытие имеет большое значение для понимания того, как нейронные связи изменяются во время обучения и запоминания, а также при некоторых заболеваниях, — сказал ведущий автор исследования, профессор Вон-Сук Чанг. — Изменение числа синапсов тесно связано с распространенностью расстройств аутистического спектра, шизофрении, лобно-височной деменции».

Новое исследование поставило под сомнение, что микроглия является первичным фагоцитом для синапсов. Используя новые технологии, доктор Чанг и коллеги впервые продемонстрировали, что именно астроциты, а не микроглия, постоянно устраняют избыточные и ненужные возбуждающие синаптические связи в мозге взрослых.

«Мы продемонстрировали, что, по крайней мере, в области CA1 гиппокампа взрослого человека астроциты играют главную роль в разрушении синапсов, и их функция очень важна для контроля количества синапсов и нейропластичности», — сказал профессор Чанг.
Исследователи из Кореи обнаружили механизм, лежащий в основе нейропластичности и, возможно, неврологических нарушений в мозге взрослых. Результаты научной работы представлены в журнале Nature.

Результаты научной работы представлены в журнале Nature.

Развивающийся мозг по мере обучения и запоминания постоянно создает новые нейронные связи, называемые синапсами. Важные связи — те, которые используются неоднократно, — поддерживаются и укрепляются, в то время как ненужные исчезают. Ранее было неясно, каким образом происходит разрушение ненужных синапсов в мозге взрослого человека.

Кроме того, используются радиально-базисные сети (или RBF-сети), самоорганизующиеся карты (в частности, самоорганизующаяся карта Кохонена) и сети других классов, еще не вполне оформившихся.

Home page

Классификация по типу входных данных аналоговые на входе действительные числа, двоичные на входе двоичные числа и образные на входе знаки, иероглифы, символы нейронные сети.

Документооборот и BPM (читать далее...)
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. 2

Производство

Классификация по типу входных данных: аналоговые (на входе действительные числа), двоичные (на входе двоичные числа) и образные (на входе знаки, иероглифы, символы) нейронные сети. Закупки и логистика

Недостатки нейронных сетей
Неспособность решать вычислительные задачи. В ИНС нельзя загрузить, допустим, математическое уравнение и получить его решения для различных параметров. Но это и не является предназначением нейронных сетей. 1
Прогнозирование. Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и (или) каких-то существующих в настоящий момент факторов.

Цифровая трансформация бизнеса

Закупки и логистика.

Методологии управления

Аппроксимация. Нейронная сеть способна аппроксимировать любую непрерывную функцию с некоторой наперед заданной точностью.

Полученное значение подставляется в функцию активации, а она уже будет представлять собой выходную информацию, которая отправится дальше по слоям нейронной сети, пока не дойдет до выхода. Первая эпоха никогда не заканчивается успехом, для достижения достаточных метрик требуется их большее количество, которое зависит как от вида задачи, так и от данных и их качества

Нейросети в медицине: что это и как работает

Процесс обучения нейронной сети тоже невозможен без исходных данных именно на них она учится решать ту или иную задачу.

Нейронные сети для медицинского диагностирования (читать далее...)
Первое препятствие связано не столько с применением медицинской нейросети, сколько с ее разработкой. Для обучения искусственного интеллекта необходимо большое количество данных. В случае с анализом медицинских изображений требуются снимки с выполненной на них разметкой на объекты.

Распознавание речи

Таким образом, основные задачи сервисов на основе технологий компьютерного зрения — облегчение рутинной работы врача, сокращение времени на исследование и как следствие более оперативная помощь пациенту. Применение медицинских нейросетей

Как сервис помогает врачу
Сервисы с применением технологии компьютерного зрения разрабатываются по всему миру и помогают врачам выявлять признаки различных заболеваний, в том числе онкологии. Один из таких проектов — Цельс, разработка российской компании «Медицинские скрининг системы».
Приведем еще несколько примеров того, в каких сферах медицины может применяться машинное обучение, а также рассмотрим основные ограничения и сложности применения нейросетевых технологий в реальной клинической практике, которые мешают начать их массовое использование здесь и сейчас.

Нейронная сеть и генетика

В случае с анализом медицинских изображений требуются снимки с выполненной на них разметкой на объекты.

Что представляет собой нейронная сеть?

Рассмотрим подробнее, чем именно полезны сервисы с применением технологии компьютерного зрения, на примере системы для анализа медицинских изображений Цельс. На данный момент сервис работает по четырем направлениям диагностики — маммография, флюорография, компьютерной томография легких и гистология. Работа врача с системой происходит следующим образом:

§ Полученное значение подставляется в функцию активации, а она уже будет представлять собой выходную информацию, которая отправится дальше по слоям нейронной сети, пока не дойдет до выхода. Первая эпоха никогда не заканчивается успехом, для достижения достаточных метрик требуется их большее количество, которое зависит как от вида задачи, так и от данных и их качества
Первое препятствие связано не столько с применением медицинской нейросети, сколько с ее разработкой. Для обучения искусственного интеллекта необходимо большое количество данных. В случае с анализом медицинских изображений требуются снимки с выполненной на них разметкой на объекты.

Related posts

Добавить комментарий

*