Stimmt es, dass jedes einzelne Neuron im Gehirn so mächtig ist wie ein ganzes tiefes künstliches neuronales Netzwerk?
user
Ja, je nach Art der Neuronen und der erforderlichen Levelfunktionalität. In "Single Cortical Neurons as deep artificial neuronal networks" entwarf David et al. ein Deep Neural Network, das der Komplexität eines L5-Kortikalpyramide-Neurons von einer Ratte entspricht. Sie erfassten 200 Stunden zufällige erregende und inhibitorische Eingänge sowie den Spannungsausgang. Dann verglichen sie tiefe neuronale Netzwerke aus der neuronalen Architektur mit dem Neuronen, bis sie eines finden konnten, das die kortikalen pyramidalen Neuronen erlernen und genau aufeinander abstimmen konnte. Das Ergebnis war "eine TCN-Architektur mit sieben Schichten (Tiefe), 128 Kanälen pro Schicht (Breite) und T = 153 ms (Geschichte)" sowie "die Genauigkeit des Modells war relativ unempfindlich gegenüber den zeitlichen Kernelgrößen der verschiedenen DNN-Schichten, wenn man die gesamte zeitliche Ausdehnung des gesamten Netzwerks festhielt". Die Gesamtkomplexität dieses Modells wäre dann `128*7=896` Neuronen, und unter Annahme der Kernelgröße ist `3 ́.
assistant