Miya yuqori o‘lchamli sensor kirishlarning mavhum tasvirlarini o‘rganadi, ammo bunday o‘rganishni ta'minlovchi plastiklik qoidalari noma'lum. Random Hierarchy Model (RHM) bo‘yicha yangi tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, o‘z-o‘zini boshqaruvchi mahalliy o‘rganish qoidalari to‘liq backpropagation'ning ma'lumot samaradorligiga mos kelishi mumkin – simmetrik xato tarmog‘iga ehtiyoj sezmasdan.
Tadqiqot
EPFL dan Ariane Delrocq, Wu S. Zihan, Guillaume Bellec va Wulfram Gerstner boshchiligidagi tadqiqotchilar biologik jihatdan mumkin bo‘lgan algoritmlarni Random Hierarchy Model (RHM) – tabiiy ma'lumotlarning ierarxik tuzilishiga taqlid qiluvchi sun'iy ma'lumotlar to‘plami – ustida sinovdan o‘tkazdilar. Ular ikki turdagi mahalliy o‘rganish qoidalarini solishtirdilar: birinchisi chiqish qatlamidagi xatoning tarqalishini taxmin qilish uchun to‘g‘ridan-to‘g‘ri qayta aloqa signallaridan foydalanadi; ikkinchisi qatlamlararo o‘z-o‘zini boshqarish maqsadlarini (kontrastiv va kontrastiv bo‘lmagan) ishlatadi.
Natijalar shuni ko‘rsatdiki, birinchi turdagi barcha qoidalar RHM vazifalarida muvaffaqiyatsizlikka uchradi, chunki backpropagation'da mavjud bo‘lgan kirishga xos nochiziqliliklar ("maskalash") yo‘q edi. Biroq, ikkinchi turdagi algoritmlar yashirin ierarxik tuzilmani muvaffaqiyatli o‘rgandi va nazorat ostidagi backpropagation bilan solishtirish mumkin bo‘lgan ma'lumot samaradorligiga erishdi. Ayniqsa, bu qoidalar miyadagi ma'lum sinaps plastiklik mexanizmlari bilan mos keladi.
Nima uchun bu muhim
Ushbu tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, miya sensor kirishlardan murakkab ierarxik xususiyatlarni ajratib olish uchun global xato signallariga tayanmasdan, mahalliy, o‘z-o‘zini boshqarish qoidalaridan foydalanishi mumkin. O‘z kognitsiyasiga qiziquvchilar uchun bu shuni anglatadiki, sizning miyangiz mahalliy plastiklik qoidalari yordamida mavhum tasvirlarni samarali qurishi mumkin – bu o‘z-o‘zini boshqarish tamoyillaridan foydalanadigan o‘rgatish usullarini rivojlantirishga yordam berishi mumkin.
Siz nima qilishingiz mumkin
Siz ushbu tushunchadan ierarxik naqshni aniqlashni talab qiladigan vazifalarni bajarish orqali foydalanishingiz mumkin, masalan, yangi til o‘rganish, strategiya o‘yinlari o‘ynash yoki musiqa asbobida mashq qilish – bu faoliyatlar miyangizda o‘z-o‘zini boshqarish va mahalliy o‘rganishni rag'batlantiradi.
Manba: arXiv q-bio.NC
O‘z miyangiz haqida qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testni oling yoki 306 ta miya mashqini sinab ko‘ring.
