華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員報(bào)告說(shuō)，旨在識(shí)別圖像的計(jì)算機(jī)組件的行為令人驚訝地像大腦中的神經(jīng)元。“我們發(fā)現(xiàn)用于識(shí)別圖像的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上在其中具有單個(gè)單元，它們的反應(yīng)方式與大腦視覺(jué)系統(tǒng)中的神經(jīng)元非常相似，”首席作者，神經(jīng)科學(xué)博士候選人Dean A Pospisil說(shuō)?；菟?middot;貝爾(Wyeth Bair)。

威斯康星大學(xué)生物結(jié)構(gòu)副教授Bair和Anitha Pasupathy與Pospisil共同撰寫(xiě)了該 論文 。它出現(xiàn)在eLife雜志 上。

人工(基于計(jì)算機(jī)的)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由“神經(jīng)元”層組成，這些層從高層神經(jīng)元接收輸入信號(hào)，使用數(shù)學(xué)算法處理這些輸入，并將其輸出發(fā)送到下一層神經(jīng)元，然后重復(fù)這些過(guò)程。過(guò)程。

如果網(wǎng)絡(luò)的最終輸出是正確的(或接近正確的答案)，則通過(guò)系統(tǒng)將反饋發(fā)送回去，以增強(qiáng)給出正確響應(yīng)的算法并抑制不正確的算法。

盡管這些網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)沒(méi)有大腦復(fù)雜，但是可以訓(xùn)練它們解決各種問(wèn)題，例如如何下棋。但是，尚不清楚這些網(wǎng)絡(luò)如何“學(xué)習(xí)”以及它們?nèi)绾文７麓竽X解決問(wèn)題的過(guò)程。

在他們的研究中，威斯康星大學(xué)的研究人員研究了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)以大腦中稱為腹側(cè)視覺(jué)流的結(jié)構(gòu)為模型 。在大腦中，這種結(jié)構(gòu)內(nèi)的神經(jīng)元處理來(lái)自眼睛的信號(hào)。當(dāng)這些信號(hào)通過(guò)腹側(cè)視覺(jué)流從一個(gè)神經(jīng)元移動(dòng)到另一個(gè)神經(jīng)元時(shí)，單個(gè)神經(jīng)元對(duì)圖像中越來(lái)越復(fù)雜的元素做出響應(yīng)。首先，它們對(duì)黑暗和明亮的斑點(diǎn)做出反應(yīng)，然后對(duì)邊緣和形狀之類的元素做出反應(yīng)，直到最終對(duì)圖像中的對(duì)象進(jìn)行分類，例如貓或汽車(chē)。該信息被發(fā)送到其他大腦區(qū)域進(jìn)行處理。

在他們的研究中，研究人員專注于腹側(cè)視覺(jué)流中稱為V4的特定點(diǎn)。這個(gè)領(lǐng)域的神經(jīng)元專門(mén)研究物體的邊界。許多對(duì)象經(jīng)過(guò)專門(mén)調(diào)整以響應(yīng)具有曲線并沿特定方向定向的邊界。

為了了解計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的行為是否類似于先前在獼猴的V4區(qū)域中記錄的神經(jīng)元，研究人員向獼猴實(shí)驗(yàn)中向網(wǎng)絡(luò)中的單個(gè)節(jié)點(diǎn)提供了完全相同的視覺(jué)刺激。

他們發(fā)現(xiàn)單個(gè)節(jié)點(diǎn)確實(shí)表現(xiàn)得像單個(gè)V4神經(jīng)元，對(duì)相同的特定形狀做出反應(yīng)，而忽略了其他形狀。

“似乎神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單個(gè)單元的行為正在收斂于我們?cè)赩4中的單個(gè)神經(jīng)元中看到的行為，” Pospisil說(shuō)。

他補(bǔ)充說(shuō)，對(duì)于研究大腦的神經(jīng)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能是了解大腦如何工作的有用模型，而對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)家而言，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何解決問(wèn)題的見(jiàn)解也是如此。