从生物神经网络到人工神经网络及其反向映射
人工智能
2023-06-08 v1 定量方法
摘要
在本文中，我们考察了如何利用深度学习来研究神经健康，以及在算法模型中解释神经学分析所面临的困难。本文的关键贡献在于研究了死亡神经元对人工神经网络（ANNs）性能的影响。为此，我们使用不同的训练算法和激活函数进行了若干测试，以识别在此类情况下训练过程对邻近神经元及 ANN 整体性能的精确影响。目的是评估这些发现应用于生物领域的潜力，预期结果可能对开发神经系统疾病的有效治疗策略具有重要意义。为此可建议采用融合过往社会和家庭经验衍生的视觉与听觉数据的连续训练阶段。最后，我们通过深入探究两个系统的具体细节并承认其根本差异，探讨了 Adam 优化器与大脑学习过程之间的概念类比。
引用
@article{arxiv.2306.04449,
title = {Neural Networks from Biological to Artificial and Vice Versa},
author = {Abdullatif Baba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04449},
year = {2023}
}