生物学的ニューラルネットワーク：重要性、コンポーネント、比較

人間は生物学的システムを模倣するためにいくつかの試みをしました、そしてそれらの1つは生物の生物学的ニューラルネットワークに触発された人工ニューラルネットワークです。 ただし、それらはいくつかの点で大きく異なります。 たとえば、鳥は人間に飛行機を作るように促し、4本足の動物は私たちに車を開発するように促しました。

人工的な対応物は間違いなくより強力であり、私たちの生活をより良くします。 人工ニューロンの前身であるパー​​セプトロンは、樹状突起、軸索、細胞体などの生物学的ニューロンの特定の部分を、数理モデル、電子機器、および生物学的神経ネットワークに関する限られた情報を使用して模倣するために作成されました。

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生物学的ニューラルネットワークのコンポーネントと動作

画像のキャプション：生物学的神経ネットワークの一部

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生物では、脳はニューラルネットワークの制御ユニットであり、視覚、感覚、動き、聴覚を処理するさまざまなサブユニットがあります。 脳は、体の残りのセンサーやアクターへの神経の密なネットワークに接続されています。 脳には約10ªªのニューロンがあり、これらは生体の中枢神経系全体の構成要素です。

ニューロンは、ニューラルネットワークの基本的な構成要素です。 生物学的システムでは、ニューロンは体の他の細胞と同じように細胞であり、DNAコードを持ち、他の細胞と同じ方法で生成されます。 DNAは違うかもしれませんが、機能はすべての生物で似ています。 ニューロンは、細胞体（相馬とも呼ばれる）、樹状突起、軸索の3つの主要な部分で構成されています。 樹状突起は、さまざまな方向に分岐した繊維のようなものであり、そのクラスター内の多くの細胞に接続されています。

樹状突起は周囲のニューロンから信号を受け取り、軸索はその信号を他のニューロンに送信します。 軸索の末端で、樹状突起との接触はシナプスを介して行われます。 軸索は、その長さに沿って電気インパルスとして出力信号を輸送する長い繊維です。 各ニューロンには1つの軸索があります。 軸索は、ドミノ効果のように、あるニューロンから別のニューロンにインパルスを渡します。

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なぜ生物学的ニューラルネットワークを理解するのですか？

人工ニューラルネットワークの数学的モデルを作成するには、生物学的ニューラルネットワークは非常に密接な関係にあるため、理論的分析が不可欠です。 そして、脳のニューラルネットワークのこの理解は、状況と入力を学習して適応するように設計された人工ニューラルネットワークシステムと適応システムの開発の地平を開きました。

画像のキャプション：人工ニューロン

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生物学的ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワーク

人間の脳は約860億個のニューロンと100兆個以上のシナプスで構成されています。 人工ニューラルネットワークでは、ニューロンの数は約10〜1000です。しかし、ニューロンの数だけで生物学的ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークの機能を比較することはできません。 考慮する必要がある他の要因もあります。 人工ニューラルネットワークには多くの層があり、分類の問題を解決するために相互接続されています。

生物学的ニューラルネットワークは、データの多くのあいまいさを許容します。 ただし、人工ニューラルネットワークでは、あいまいさを許容するために、ある程度正確で構造化され、フォーマットされたデータが必要です。 生物学的ニューラルネットワークは、特定のレベルまでフォールトトレラントであり、軽微な障害が常にメモリ損失をもたらすとは限りません。

脳はある程度回復し、治癒することができます。 しかし、人工ニューラルネットワークはフォールトトレランスや自己再生のために設計されていません。 モデルの現在の重み値を保存し、保存された状態からトレーニングを続行することで、回復できる場合があります。

消費電力について言えば、脳は人体の全エネルギーの約20％を必要とし、これは約20ワットに相当し、非常に効率的です。 しかし、コンピューターは同じ問題を解決するために膨大な量の計算能力を必要とし、計算中に大量の熱を発生させます。

人工ニューラルネットワークは、人体の生物学的ニューラルネットワークに触発されました。 生物学的ニューラルネットワークのモデリングは、人工ニューラルネットワークの開発における重要なステップでした。 多くの科学者は脳の働きを理解しようとしました。 今日、人工ニューラルネットワークはさまざまなアプリケーションに使用されており、生物学的に関連しているものもあれば、エンジニアリングに関連しているものもあります。

生物学的ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークは機能が似ていますが、それでも多くの違いがあります。 生物学的ニューラルネットワークの複雑なメカニズムを理解するために多くの試みがなされてきました。 それでも、人工知能の未来を解き放ち、刺激するための多くの秘密がまだあります。

結論

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