WikiDer > Синаптический вес

Synaptic weight

В нейробиология и Информатика, синаптический вес относится к силе или амплитуда связи между двумя узлами, что в биологии соответствует величине влияния стрельба одного нейрон имеет по другому. Этот термин обычно используется в искусственный и биологический нейронная сеть исследование.[1]

Вычисление

В вычислительной нейронной сети вектор или набор входов и выходы , или пре- и постсинаптические нейроны соответственно, связаны с синаптическими весами, представленными матрицей , где для линейного нейрона

.

где строки синаптической матрицы представляют собой вектор синаптических весов для выходных данных, индексированных .

Синаптический вес изменяется с помощью правила обучения, самым основным из которых является Правило Хебба, который обычно выражается в биологических терминах как

Нейроны, которые срабатывают вместе, соединяются вместе.

С вычислительной точки зрения это означает, что если большой сигнал от одного из входных нейронов приводит к сильному сигналу от одного из выходных нейронов, то синаптический вес между этими двумя нейронами будет увеличиваться. Однако правило нестабильно и обычно модифицируется с использованием таких вариантов, как Правило Оджи, радиальные базисные функции или обратное распространение алгоритм.

Биология

Для биологических сетей влияние синаптических весов не так просто, как для линейных нейронов или Hebbian обучение. Тем не мение, биофизический такие модели как Теория BCM добились некоторого успеха в математическом описании этих сетей.

У млекопитающих Центральная нервная системапередача сигнала осуществляется по взаимосвязанным сетям нервных клеток или нейронов. Для основных пирамидный нейрон, входной сигнал переносится аксон, который выделяет химические вещества нейротрансмиттера в синапс который подбирается дендриты следующего нейрона, который затем может генерировать потенциал действия что аналогично выходному сигналу в расчетном случае.

Синаптический вес в этом процессе определяется несколькими переменными факторами:

  • Насколько хорошо входной сигнал распространяется через аксон (см. миелинизация),
  • Количество нейротрансмиттера, выпущенного в синапс, и количество, которое может быть поглощено следующей клеткой (определяется количеством AMPA и Рецепторы NMDA на клеточной мембране и количестве внутриклеточных кальций и другие ионы),
  • Количество таких связей, сделанных аксоном с дендритами,
  • Насколько хорошо распространяется сигнал и объединяет в постсинаптической клетке.

Происходящие изменения синаптического веса известны как синаптическая пластичность, и процесс долгосрочных изменений (долгосрочное потенцирование и депрессия) все еще плохо изучен. Первоначальное правило обучения Хебба первоначально применялось к биологическим системам, но ему пришлось претерпеть множество изменений, поскольку выявился ряд теоретических и экспериментальных проблем.

Рекомендации

  1. ^ Айер, Р; Menon, V; Buice, M; Koch, C; Михалас, S (2013). «Влияние синаптического распределения веса на динамику популяции нейронов». PLOS вычислительная биология. 9 (10): e1003248. Bibcode:2013PLSCB ... 9E3248I. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1003248. ЧВК 3808453. PMID 24204219.


Смотрите также