Университет Калифорнии (University of California) опубликовал исследование феномена самооптимизации в нейронных сетях, в котором подвергаются сомнению существующие модели взаимодействия нейронов. Учёные исследовали структуру и эволюцию нейронных сетей в мозгу мышей и крыс, чтобы понять как мозг функционирует при принятии решений.
Выяснилось, что мозг получает большой объём информации от всех соединений нейронов. Но мозг не «выбирает» точную информацию, а оценивает различные степени неопределенности и пытается понять, какие условия менее вероятны для принятия тех или иных решений.
Нейронные сети обладают исключительной способностью минимизировать задержки и максимизировать "пропускную способность" восприятия сигналов и обработки информации в распределённом режиме, то есть без какого-либо центрального координатора. Учёные Калифорнийского университета выяснили, что нейронные сети действуют согласованно и соединяются друг с другом таким образом, что при принятии решений быстро повышается производительность работы мозга, но закономерности согласованной работы выяснить пока не удалось, также как и построить математическую модель, которая описывала бы работу сетей.
Результаты исследования могут оказать влияние на раннее обнаружение опухолей головного мозга по тому, как нейронные сети взаимодействуют между собой.
Элемент не найден