Question

Раскройте особенности принципа селекции нейронов

Answer 1

Ответ:возбудимость и проводимость.

Объяснение:

Нейрон это нервная клетка. Состоит из дентрита и аксона. Дентрити уловливают сигнал и передают его телу нейрона а аксон другим нервним клеткам

Answer 2

Принцип селекции нейронов, также известный как принцип дарвиновской эволюции нейронов или принцип генетического алгоритма для нейронных сетей, является одним из методов оптимизации архитектуры нейронных сетей. Он основан на аналогии с эволюцией в природе, где более приспособленные организмы имеют больше шансов выжить и передать свои гены следующим поколениям.

Основные особенности принципа селекции нейронов:

1. Генетические алгоритмы: Принцип селекции нейронов использует методы генетических алгоритмов для оптимизации архитектуры нейронных сетей. Генетические алгоритмы работают по аналогии с естественным отбором, чтобы эмулировать эволюцию популяции нейронных сетей.

2. Генетическое разнообразие: Начально популяция нейронных сетей создается с разнообразными архитектурами (гиперпараметрами). Это включает разное количество слоев, нейронов и связей между ними.

3. Оценка приспособленности: Нейронные сети оцениваются по их приспособленности к решению задачи. Это может быть функция потерь или другая метрика производительности, зависящая от конкретной задачи.

4. Отбор лучших: На основе оценки приспособленности выбираются лучшие нейронные сети из текущей популяции.

5. Размножение и мутация: Лучшие нейронные сети копируются и вносятся случайные изменения (мутации) в их архитектуру. Мутации могут включать добавление или удаление слоев, изменение числа нейронов и связей и т. д.

6. Повторение процесса: Этот процесс повторяется в несколько итераций или поколений. В каждом поколении проводится оценка приспособленности, отбор лучших, размножение и мутации, что позволяет сети эволюционировать к более оптимальным архитектурам.

7. Сходимость: По мере того, как проходят поколения, популяция сетей становится более приспособленной к решению задачи. Итерации продолжаются до тех пор, пока не будет достигнута сходимость или заданный критерий остановки.

Принцип селекции нейронов позволяет автоматически оптимизировать архитектуру нейронной сети для конкретной задачи, что может привести к созданию более эффективных и точных моделей, чем традиционные методы настройки гиперпараметров вручную.