Nörobilimdeki büyük çabalar, Drosophila melanogaster’ın neredeyse tamamlanması da dahil olmak üzere birçok yeni türün bağlaçlarının haritasını çıkarmaya çalışıyor. Bu modellerin yapay zekaya fayda sağlayıp sağlayamayacağını sormak önemlidir. Bu çalışmada iki temel soru soruyoruz: (1) biyolojik bağlantıların makine öğreniminde nerede ve ne zaman kullanılabileceğini, (2) bağlantının iyi bir temsilini çıkarmak için hangi tasarım ilkelerinin gerekli olduğunu. Bu amaçla, C. Elegans nematodunun motor devresini çeşitli biyofiziksel gerçekçilik seviyelerinde yapay sinir ağlarına dönüştürüyoruz ve bu ağların motor ve motor olmayan davranışsal görevler üzerinde eğitiminin sonucunu değerlendiriyoruz. Biyolojik devreleri kullanmanın avantajlarını elde etmek için biyofiziksel gerçekçiliğin desteklenmesi gerekmediğini gösteriyoruz. Ayrıca, kesin bağlantı şeması korunmasa bile, mimari istatistiklerin değerli bir öncelik sağladığını tespit ediyoruz. Son olarak, C. Elegans hareket devresinin hareket problemlerinde güçlü bir endüktif önyargı sağlarken, yapısının görsel sınıflandırma problemleri gibi hareketle ilgili olmayan görevlerde performansı engelleyebileceğini gösteriyoruz.
İlgili Makaleler
Fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS) ile değerlendirilen yaşlı yetişkinlerde gürültüde konuşma işlemenin nöroplastisitesi
10 dakika önce
Lewy cisimciklerinde otofajik kargo: Lewy cisimcikleri mekansal protein kalite kontrolü için bir bölme midir?
6 saat önce
NEUROD1’in neden olduğu astrositten nörona dönüşüm sırasında kortikal nörojenez transkripsiyon programının aktivasyonu
12 saat önce