Когда-то давно была в биологии доминантная парадигма, что выходной сигнал нервной клетки кодируется частотой импульсов, которые она испускает. Практически все индустриальные "нервные сети" мотивированы этой парадигмой. Повидимому, именно с этим связаны довольно фиговые характеристики их обучаемости.
В биологии теперь доминируют волны, и отдельные нервные импульсы, и идея, что точное время испускания этих импульсов весьма важно, и всякие механизмы синхронизации фазы, но в индустриальные "нервные сети" это почти не проникло.
Вроде бы на базе этой парадигмы должно быть можно сделать "нервные сети", которые не будут в процессе обучения забывать то, что они выучили раньше, и будут запоминать с первого раза. Но что-то мешает людям перейти к успешным приложением на этой основе...
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2005-09-25 06:51 am (UTC)нет, к сожалению...
> firing rate models
Когда-то давно была в биологии доминантная парадигма, что выходной сигнал нервной клетки кодируется частотой импульсов, которые она испускает. Практически все индустриальные "нервные сети" мотивированы этой парадигмой. Повидимому, именно с этим связаны довольно фиговые характеристики их обучаемости.
В биологии теперь доминируют волны, и отдельные нервные импульсы, и идея, что точное время испускания этих импульсов весьма важно, и всякие механизмы синхронизации фазы, но в индустриальные "нервные сети" это почти не проникло.
Вроде бы на базе этой парадигмы должно быть можно сделать "нервные сети", которые не будут в процессе обучения забывать то, что они выучили раньше, и будут запоминать с первого раза. Но что-то мешает людям перейти к успешным приложением на этой основе...