神经生物学过程神经网络模型的视角与约束
神经元与认知
2022-07-08 v3 生物物理
定量方法
摘要
人工与自然神经网络模型是一种新的工具包,本可用于阐明复杂脑功能。为实现这一目标,此类模型需要具备神经生物学上的真实性。然而,尽管近几十年来神经网络迅猛发展,其在脑解剖与生理学方面的严格相似性仍不完善。本工作中我们讨论了不同类型的神经模型,包括局部主义模型、吸引子模型与深度网络模型,并指出了可提升其生物学可信度的若干方面。这些条件涵盖从神经元模型的选择、突触可塑性与学习机制,到抑制与控制的实现,以及网络架构(模块化、连接性)。我们强调了受生物学启发的神经网络模型的最新进展及其约束。
引用
@article{arxiv.2207.00767,
title = {Perspectives and constraints on neural network models of neurobiological processes},
author = {Arsenii Onuchin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00767},
year = {2022}
}
备注
in Russian language