Синаптический вес

В неврологии и информатике , синаптические веса относятся к силе или амплитуде соединения между двумя узлами, соответствующим по биологии количеству влияет на стрельбах из одного нейрона имеют на другом. Этот термин обычно используется в исследованиях искусственных и биологических нейронных сетей . ^[1]

Вычисление [ править ]

В вычислительной нейронной сети вектор или набор входов и выходов , или пре- и постсинаптические нейроны, соответственно, связаны с синаптическими весами, представленными матрицей , где для линейного нейрона${\displaystyle {\textbf {x}}}$${\displaystyle {\textbf {y}}}$${\displaystyle w}$

${\displaystyle y_{j}=\sum _{i}w_{ij}x_{i}~~{\textrm {or}}~~{\textbf {y}}=w{\textbf {x}}}$.

где строки синаптической матрицы представляют собой вектор синаптических весов для выходных данных, индексированных .${\displaystyle j}$

Синаптический вес изменяется с помощью правила обучения, самым основным из которых является правило Хебба , которое 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 это правило нестабильно и обычно модифицируется с использованием таких вариаций, как правило Оджи , радиальные базисные функции или алгоритм обратного распространения ошибки .

Биология [ править ]

Для биологических сетей влияние синаптических весов не так просто, как для линейных нейронов или обучения Хебба . Однако биофизические модели, такие как теория BCM, добились определенного успеха в математическом описании этих сетей.

В центральной нервной системе млекопитающих передача сигналов осуществляется через взаимосвязанные сети нервных клеток или нейронов. Для основного пирамидного нейрона входной сигнал переносится аксоном , который высвобождает химические вещества-нейротрансмиттеры в синапс, который улавливается дендритами следующего нейрона, который затем может генерировать потенциал действия , аналогичный выходному сигналу в вычислительный случай.

Синаптический вес в этом процессе определяется несколькими переменными факторами:

• Насколько хорошо входной сигнал распространяется через аксон (см. Миелинизацию ),
• Количество нейромедиатора, высвобождаемого в синапс, и количество, которое может быть поглощено следующей клеткой (определяется количеством рецепторов AMPA и NMDA на клеточной мембране и количеством внутриклеточного кальция и других ионов),
• Количество таких связей, сделанных аксоном с дендритами,
• Насколько хорошо сигнал распространяется и интегрируется в постсинаптической клетке.

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

Ссылки [ править ]

См. Также [ править ]

• Нейронная сеть
• Синаптическая пластичность
• Хеббийская теория