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Como definir “corrente” em rede neural artificial?

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Como os neurocientistas definem as densidades de corrente / corrente em redes neurais artificiais?

Suponha que eu tenha alguma rede profunda e gostaria de estudar sua dinâmica / evolução no tempo durante a sessão de treinamento. Que tipo de modelo existe para estudar o fluxo?

Talvez haja alguma informação que eu possa extrair dos PDE's de retropropagação? ou alguma evolução do gráfico $ G = (V, E) $ em tempo.


Resposta curta
Em redes neurais artificiais, as correntes não estão envolvidas, exceto aquelas que fluem em sílico no seu pc. Em vez disso, essas correntes são representadas por funções matemáticas ponderadas.

Fundo
Redes neurais artificiais aplicadas em aprendizado de máquina (por exemplo., aprendizado profundo) realizam coisas como extração automática de recursos de dados brutos, também chamado de aprendizado de recursos. Esses modelos são algoritmos que pouco têm a ver com a fisiologia básica dos neurônios. Portanto, a densidade de corrente / corrente não é uma questão de interesse. É o acoplamento entre os elementos que importa, ou seja, quais células se acoplam a quais células e o quão forte é essa interação (Fig. 1).

Um dado nó [(Fig. 1)] pega a soma ponderada de suas entradas e a passa por uma função de ativação não linear. Esta é a saída do nó, que então se torna a entrada de outro nó na próxima camada. O sinal flui da esquerda para a direita e a saída final é calculada executando este procedimento para todos os nós. Treinar essa rede neural profunda significa aprender os pesos associados a todas as arestas.

fonte: Rumo à Ciência

Em outras palavras, não há corrente envolvida, apenas funções ponderadas.

Rede neural artificial. fonte: Rumo à Ciência