Biologisches neuronales Netzwerk: Bedeutung, Komponenten und Vergleich

Menschen haben mehrere Versuche unternommen, die biologischen Systeme nachzuahmen, und einer davon sind künstliche neuronale Netze, die von den biologischen neuronalen Netzen in lebenden Organismen inspiriert sind. Sie sind jedoch in vielerlei Hinsicht sehr unterschiedlich. Beispielsweise hatten die Vögel die Menschen dazu inspiriert, Flugzeuge zu bauen, und die vierbeinigen Tiere inspirierten uns, Autos zu entwickeln.

Die künstlichen Pendants sind definitiv leistungsfähiger und machen unser Leben besser. Die Perceptrons, die Vorläufer künstlicher Neuronen, wurden geschaffen, um bestimmte Teile eines biologischen Neurons wie Dendriten, Axone und Zellkörper unter Verwendung mathematischer Modelle, Elektronik und aller begrenzten Informationen, die wir über biologische neuronale Netzwerke haben, nachzuahmen .

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Komponenten und Arbeitsweise biologischer neuronaler Netze

Bildunterschrift: Teile eines biologischen neuronalen Netzes

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In lebenden Organismen ist das Gehirn die Steuereinheit des neuronalen Netzwerks, und es hat verschiedene Untereinheiten, die sich um das Sehen, die Sinne, die Bewegung und das Hören kümmern. Das Gehirn ist über ein dichtes Nervennetz mit den übrigen Sensoren und Aktoren des Körpers verbunden. Es gibt ungefähr 10ªª Neuronen im Gehirn, und dies sind die Bausteine ​​des gesamten zentralen Nervensystems des lebenden Körpers.

Das Neuron ist der grundlegende Baustein neuronaler Netze. In den biologischen Systemen ist ein Neuron eine Zelle wie jede andere Zelle des Körpers, die einen DNA-Code hat und auf die gleiche Weise wie die anderen Zellen erzeugt wird. Obwohl es unterschiedliche DNA haben kann, ist die Funktion in allen Organismen ähnlich. Ein Neuron besteht aus drei Hauptteilen: dem Zellkörper (auch Soma genannt), den Dendriten und dem Axon. Die Dendriten sind wie Fasern, die in verschiedene Richtungen verzweigt sind und mit vielen Zellen in diesem Cluster verbunden sind.

Dendriten empfangen die Signale von umliegenden Neuronen, und das Axon überträgt das Signal an die anderen Neuronen. Am Endterminal des Axons wird der Kontakt mit dem Dendriten über eine Synapse hergestellt. Axon ist eine lange Faser, die das Ausgangssignal als elektrische Impulse entlang ihrer Länge transportiert. Jedes Neuron hat ein Axon. Axone leiten Impulse wie bei einem Dominoeffekt von einem Neuron zum anderen weiter.

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Warum biologische neuronale Netze verstehen?

Um mathematische Modelle für künstliche neuronale Netze zu erstellen, ist die theoretische Analyse biologischer neuronaler Netze unerlässlich, da sie eine sehr enge Beziehung haben. Und dieses Verständnis der neuronalen Netze des Gehirns hat Horizonte für die Entwicklung künstlicher neuronaler Netzsysteme und adaptiver Systeme geöffnet, die darauf ausgelegt sind, zu lernen und sich an Situationen und Eingaben anzupassen.

Bildunterschrift: Ein künstliches Neuron

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Biologische neuronale Netze vs. künstliche neuronale Netze

Das menschliche Gehirn besteht aus etwa 86 Milliarden Neuronen und mehr als 100 Billionen Synapsen. In künstlichen neuronalen Netzen beträgt die Anzahl der Neuronen etwa 10 bis 1000. Aber wir können die Fähigkeiten biologischer und künstlicher neuronaler Netze nicht nur anhand der Anzahl der Neuronen vergleichen. Es gibt auch andere Faktoren, die berücksichtigt werden müssen. Es gibt viele Schichten in künstlichen neuronalen Netzen, und sie sind miteinander verbunden, um Klassifizierungsprobleme zu lösen.

Biologische neuronale Netze tolerieren ein hohes Maß an Mehrdeutigkeit in Daten. Künstliche neuronale Netze erfordern jedoch einigermaßen präzise, ​​strukturierte und formatierte Daten, um Mehrdeutigkeiten zu tolerieren. Biologische neuronale Netze sind bis zu einem gewissen Grad fehlertolerant, und kleinere Fehler führen nicht immer zu Gedächtnisverlust.

Das Gehirn kann sich bis zu einem gewissen Grad erholen und heilen. Aber die künstlichen neuronalen Netze sind nicht auf Fehlertoleranz oder Selbstregeneration ausgelegt. Manchmal können wir uns noch erholen, indem wir die aktuellen Gewichtswerte des Modells speichern und das Training aus dem gespeicherten Zustand fortsetzen.

Apropos Stromverbrauch: Das Gehirn benötigt etwa 20 % der gesamten Energie des menschlichen Körpers, was etwa 20 Watt entspricht, was außerordentlich effizient ist. Aber Computer benötigen eine enorme Rechenleistung, um dasselbe Problem zu lösen, und sie erzeugen während der Berechnung auch viel Wärme.

Künstliche neuronale Netze wurden von den biologischen neuronalen Netzen des menschlichen Körpers inspiriert. Die Modellierung biologischer neuronaler Netze war ein entscheidender Schritt in der Entwicklung künstlicher neuronaler Netze. Viele Wissenschaftler versuchten, die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen. Künstliche neuronale Netze werden heute für verschiedene Anwendungen verwendet, einige sind biologisch verwandt, und die meisten von ihnen sind technisch verwandt.

Obwohl biologische neuronale Netze und künstliche neuronale Netze in ihrer Funktion ähnlich sind, weisen sie dennoch viele Unterschiede auf. Es wurden viele Versuche unternommen, den komplexen Mechanismus biologischer neuronaler Netze zu verstehen . Dennoch bergen sie noch viele Geheimnisse, um die Zukunft der künstlichen Intelligenz zu erschließen und zu inspirieren.

Fazit

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