Тема форума: «Эксклюзивные занятия по МВАП: Развитие мышления по схемотехническим принципам. Обратная связь.»

>>>  сдвиг фаз не характерен в схемотехнике нейронных цепей, там нет гонок сигналов, когда в зависимости от длины прохождения по аксонам какой-то сигнал оказывается в мишени раньше и получает преимущество

 

Непонятно. Nan, как это организуется через фазы?

 

>>> против гонок сигналов работает простой принцип интегрирования во времени нейроном всех поступающих сигналов и сглаживания общего эффекта в конечном счете

 

А если так: допустим, у нас некоторая несущая частота на которую накладывается дополнительная информация. Если нейроны работают синхронно, то им проще пробить порог активации.

 

Соответственно, можно ожидать, что будут способы синхронизации нейронных ансамблей. И можно ожидать появления несущих частот.

 

Пробить порог активации на пике несущей частоты проще, и, вроде бы, ничто не препятствует такой схемотехнике в мозге.

 

По-моему, я видел соответствующие схемы в учебнике Баарса.

 

>>> Вопрос ко всем: переходим далее или еще обсуждаем?

 

Можно взять один день на осмысление и вопросы?

Забегая вперед, скажу, что частота импульсации нейрона характеризует только интенсивность сигнала, но сама импульсация ничем более и никак не модулируется просто потому, что нейрон не способен что-то еще модулировать. У нас будет обсуждение того, что может и чего не может нейрон, но перед этим мы должны полностью освоиться с теми принципами схемотехники, которые с очевидностью помогут делать верные выводы при рассмотрении совокупности данных. Сейчас не стоит пытаться опережать собственный прогресс, даже если очень интересно. 

 

>> Можно взять один день на осмысление и вопросы?

Скорость продвижения определяют только участники, а не я. Вообще проведение занятий – полностью ваша произвольность: как решите, так и будет.

Хорошо. Тогда я сегодня перечитаю материалы и сообщения ребят, и завтра можно двигаться дальше, если другие участники не против.

 

Вопрос про фазы вынес в отдельную тему:

https://scorcher.ru/forum/index.php?topic=1946&start=0

 

 

автор: Айк сообщение № 45965:

И можно ожидать появления несущих частот.

Как я понимаю, в нервной системе используется двоичное кодирование по той же причине, почему и в ЭВМ: надежность, помехоустойчивость, простота реализации. И если и возникают какие то наводки в аксонах, то от них больше вреда чем толку. Например ухудшение состояния при магнитных бурях. Синхронизация нейронных ансамблей успешно выполняется при помощи нейромедиаторов. Тут видимо природа пошла путем химической реализации опять же по причине большей надежности и простоты.

Я в этом очень сомневаюсь. Я думаю, что используется множество механизмов по передаче и работе с информацией. Как мы это наблюдаем на механизмах работы памяти, их несколько. Но на этих занятиях я не спорю, а стараюсь разобраться и лучше понять модель, которая предложена в рамках  МВАП .

Фазы в нейросхемотехнике не понадобятся, но они дают представление о том, как организуется тип обратной связи. М.б. само слово “фаза” сбивает с мысли, но тут должно быть предельно просто: фаза в схемотехнике - этап развития процесса. Так у катящейся кувырком кошки в трубе когда она запрыгивает в трубу фаза – носом строго вперед, а сделав пол-оборота – хвостом вперед.

Видите: фаза всегда сводится к тому насколько от целого полного процесса был прогресс. Пол-оборота – 180 градусов, и фаза будет = 180 градусов. Полный процесс завершается фазой 360 или 0 градусов.

Фаза 360 означает полное восстановление начала процесса. Если енот к моменту выкувыркивания из трубы будет в фазе 360 градусов, то связь будет положительной, если 180 градусов – отрицательной.

А то, что происходит в нейросети лучше описывать другой аналогией. Представим, что есть цепочка работяг, которые готовы перекинуть кирпичи от одного другому. Вот первому кинули кирпич, он поймал и перебросил следующему. В конце цепочки последний бросил кирпич в кучу или еще что-то с ним сделал. Тут фаза процесс перекидывания ограничена одним рабочим: 0 – поймал кирпич, 360 – бросил другому.

Теперь построим эту цепочку по кругу и снова бросим кирпич. Он пойдет по рукам по кругу и это движение не прекратиться. Тут обратная связь всегда положительна потому, что нет никакого такого промежуточного значения между звеньями цепи, всегда кто-то ловит и бросает.

Именно так работают цепочки нейронов и поэтому никакой фазы кроме 0 и 360 градусов там нет.

автор: Клон сообщение № 45979:

Гашение закольцовок ( во время сна или нарастающим латеральным торможением ) - отрицательная ОС ( ? )

 

Нет, это – прямое воздействие, как если бы у закольцованных работяг отобрали бы кирпич.

 

Вот они стоят кольцом без дела, им кинули кирпич, он закрутился пока его не отберут. Получился элемент оперативной памяти. Представим себе, что первый рабочий распознает, что ему кинули именно нужный кирпич, а другие не подхватывает. А еще у них в цепочке есть чувак, который очень эмоционально реагирует, то ему охота работать, то совсем нет. Тогда память будет работать только если первый распознал нужный кирпич, а у психа – рабочее настроение. И тогда все видят: память о данном кирпиче сохраняется. Пока первого не тормознут и он даже нужный кирпич не распознает, а проигнорирует. Или пока у психа не испортится настроение.

 

Это – принципиальная схема удержания конкретного образа в памяти при его достаточной значимости.

 

Клон, давай не будем заскакивать вперед без должной подготовки, иначе получится много бесполезного мусора.

Что-то все затихли. Какие-то проблемы? Нужно сразу сообщать.

Кто не готов дальше двигаться? Еще очень немало принципов нужно усвоить чтобы можно было переходить к разбору реальных нейросетей. Но если кто-то буксует, нужно об этом КРИЧАТЬ :)

Я готов.

На кирпичах чуть дольше остановимся, т.к. это - модель оперативной памяти, это и будет продолжение. Потом - цепочки поведенческих реакций - тоже кирпичи, но не зацикленные. Потом будем пробовать эти же модели разными реализациями, потом - отработаем модель нейрона в разных реализациях, в том числе электрохимической и с этого момента начнем уже серьезно вникать в реальные нейросети.