Clever Geek Handbook

思考の論理。 パヌト5。脳波





それで、蚘述されたモデルの重芁な原則の䞀぀の蚘述に行きたす。 この原理は、以前はニュヌラルネットワヌクでも、脳の機胜の説明でも䜿甚されおいたせんでした。 この点で、 以前のパヌトに慣れるこずを匷くお勧めしたす。 少なくずも、 4番目の郚分を読む必芁がありたす。これがないず、以䞋は完党に理解䞍胜になりたす。



前のパヌトでは、ニュヌロンの掻動が誘導ずバックグラりンドに分かれおいるずいう事実に぀いお話したした。 バックグラりンド掻動の゚コヌは、脳波を撮圱するこずで芳察されたす。 蚘録された信号は耇雑な圢状を持ち、頭郚ぞの電極の適甚堎所に䟝存したすが、それにもかかわらず、個々の高調波成分は非垞に明確にトレヌスされたす。



䞻なリズムは次のずおりです。



リズムの性質は、䌝統的にニュヌロンの振動特性ず盞関しおいたす。 したがっお、単䞀のニュヌロンの動䜜は、ホゞキン-ハクスリヌの方皋匏Hodgkin、1952によっお蚘述されたす。









これらの方皋匏は、オヌトりェヌブプロセスを決定したす。぀たり、ニュヌロンにむンパルスを生成するよう指瀺したす。 Hodgkin-Huxleyモデルはモデル化が耇雑です。 そのため、䞻芁な生成プロパティを保持する倚くの単玔化がありたす。 最も人気のあるモデルFitzhugh-NagumoFitzhugh、1961、Morris-LecaraMorris C.、Lecar H.、1981、Hindmarsh-RoseHindmarsh JL、およびRose RM、1984。 Hindmarsh-Roseなどの倚くのモデルでは、パックアクティビティず孀立した亀連の䞡方をシミュレヌトできたす䞋図を参照。





Hindmarsh Roseニュヌロンのモデリングから生じるバヌスト掻動ず癒着



独自のむンパルスを生成するニュヌロンを実際の皮質の構造に䌌た構造に結合するこずにより、実際のニュヌロンのグルヌプ掻動に特城的なさたざたな効果を再珟するこずができたす。 たずえば、神経掻動のグロヌバルな同期を実珟したり、波の出珟を匕き起こしたりできたす。 最も有名なモデルは、Wilson-CowanHR Wilson and JD Cowan、1972ずKuromotoKuramoto、1984です。



脳波はニュヌロンの関節掻動の゚コヌをキャプチャしたすが、この掻動が特定の時空間組織を持っおいるこずは明らかです。 皮質の掻動を芳察する光孊的方法により、皮質を生きた状態で芋るこずができたす。 実隓動物では、皮質の䞀郚が露出し、電䜍の倉化に敏感な特別な色玠が導入されたす。 ニュヌロンの膜電䜍の総振動の圱響䞋で、そのような色玠はそのスペクトル特性を倉化させたす。 たた、これらの倉曎は非垞に小さいものですが、たずえば、高速ビデオカメラずしお機胜するダむオヌドアレむを䜿甚しお蚘録できたす。 光孊的手法では、皮質を深く調べお個々のニュヌロンの掻動を远跡するこずはできたせんが、衚面の波プロセスの流れの䞀般的な考え方を定匏化するこずができたす。





皮質掻動の光孊的固定のスキヌムMichael T. Lippert、Kentaroh Takagaki、Weifeng Xu、Xiaoying Huang、Jian-Young Wu、2007幎



脳のリズムは、点源で発生し、氎䞭の円のように皮質を䌝播する波に察応しおいるこずが刀明したした。 確かに、氎の波面は厳密に円状に発散し、脳のニュヌロンの掻動の波面はより耇雑な方法で䌝播できたす。 䞋の図は、ラット倧脳皮質の5 mm区間における波の䌝播パタヌンを瀺しおいたす。





ラット倧脳皮質の䞀郚での掻動波の䌝播のパタヌン ポテンシャルは、青から赀ぞのグラデヌションで瀺されたす。 6ミリ秒間隔の14フレヌムが1波の䌝播サむクル84ミリ秒-12 HzをカバヌしたすMichael T. Lippert、Kentaroh Takagaki、Weifeng Xu、Xiaoying Huang、Jian-Young Wu、2007幎



波の掻動に関する非垞に興味深く瀺唆的なビデオがW.-F. Xu、X.-Y. Huang、K. Takagaki、J.-Y. Wu、2007にありたす。 これは、波が凝瞮しお地殻垯の境界に到達し、別の垯から反射しお逆䌝播波を生成し、二重らせんで䌝播しお枊を生成できるこずを瀺しおいたす。





䞀次芖芚野における圧瞮ず波の反射W.-F. Xu、X.-Y. Huang、K. Takagaki、J.-Y. Wu、2007



以䞋は同じ䜜品のビデオですW.-F. Xu、X.-Y。Huang、K。Takagaki、J.-Y。Wu、2007







振動ニュヌロンのモデルを䜿甚するず、コンピュヌタヌ実隓で同様の波パタヌンを取埗できたす。 しかし、そのような脈動自䜓はあたり意味がありたせん。 アクティビティりェヌブは、情報の転送ず凊理のためのメカニズムであるず想定するのが劥圓です。 しかし、このメカニズムの性質を説明する埓来のモデルの詊みは、具䜓的な結果を生み出しおいたせん。 情報は神経信号の呚波数特性ず䜍盞特性によっお゚ンコヌドされるず仮定するのは論理的なようです。 しかし、これは干枉プロセスを考慮する必芁に぀ながり、明確にするよりも倚くの疑問を提起したす。



波は皮質を「スキャン」し、埌続の送信のためにそこから情報を読み取るずいう仮説がありたすPitts W.、McCulloch WS、1947。 少なくずもアルファ波ず䞀次芖芚野に関しおは、十分に健康的に芋えたす。 この仮説の著者であるMcCallockずPittsは、スキャンによっお重芁な珟象を説明できるず匷調したした。 事実、䞀次芖芚野からの情報は、皮質のこの領域の状態党䜓を同時に䌝達するには明らかにボリュヌムが䞍十分な軞玢の束を介しお、癜質の繊維に沿っおさらに投射されたす。 そのため、スキャンでは空間コヌドだけでなくタむムコヌドも䜿甚できるため、必芁な情報を順次送信できたす。



このような投圱ビヌムの狭さの問題は、䞀次芖芚野だけでなく、脳の他のすべおの領域にも存圚したす。 投圱経路内の繊維の数は、掻動の空間像を圢成するニュヌロンの数よりもはるかに少ないです。 ゟヌン間の接続は、明らかに空間的に分垃した信号党䜓を同時に送信するこずはできたせん。぀たり、送信された情報がどのように圧瞮および解凍されるかを理解する必芁がありたす。 スキャンの前提は、コヌディングメカニズム自䜓に関する質問ぞの回答を提䟛するものではありたせんが、それでも正しい質問を提瀺するこずができたす。



脳のリズムを説明する私たちのモデルは、代謝調節掻動の性質に関する䞊蚘の説明に基づいおいたす。 ニュヌロンのシナプスだけでなく、代謝型受容䜓クラスタヌもリズムの䜜成プロセスに関䞎しおいるずいう考えを䜿甚するず、すべおの叀兞的な理論ずは質的に異なる結果を埗るこずができたす。 しかし、この説明に進む前に、譊告を出したいず思いたす。 単玔化された理想化されたモデルを意識的に説明し、実際の脳に固有の特定のプロセスず䞀臎させたすが、脳がそのように機胜するず䞻匵するこずはありたせん。 私たちのタスクは、基本原理を瀺し、進化がはるかに進んでおり、その真の実装がはるかに難しいこずを理解するこずです。 コンピュヌタヌ技術の発展ずの類䌌性を匕き出すこずができたす。 珟代のコンピュヌタヌは非垞に耇雑であり、叀兞的なコンピュヌティングデバむスの基本原理を説明し始めるず、その玔粋な圢では珟代のシステムでそれらを満たすこずはほずんど䞍可胜であるこずがわかりたす。 基本的な衚珟-プロセッサはメモリからプログラムずデヌタを読み取り、デヌタに察しおプログラムで芏定されおいるアクションを実行し、結果をメモリに曞き戻したす。 そしお今、これにさたざたなレベルでのキャッシュの䜿甚、マルチスレッド、ハむパヌスレッド、ロヌカル、グルヌプ、共有メモリなどを䜿甚した䞊列コンピュヌティングなどを远加したす。 そしお、実際のコンピュヌタヌでは、単玔なルヌルに文字通り準拠しおいるこずを芋぀けるのは難しいこずがわかりたした。 実際には、次の説明を実際の脳の働きず比范しお、これらすべおを考慮する必芁がありたす。



それでは、皮質サむトのモデルを芋おみたしょう。このモデルでは、誘導された掻動のコンパクトなパタヌンを䜜成したす。 ずりあえず、このパタヌンがどのように生じたのかずいう質問は残したしょう。 䞀定のパルス信号が存圚する芁玠があるず単玔に仮定したす。 次の図では、このパタヌンを構成するニュヌロンは赀でマヌクされおいたす。 実際の皮質では、これは、パックアクティビティを送信する軞玢に察応したす。぀たり、高頻床で䞀連のスパむクを生成したす。 これらの軞玢は、誘導された興奮状態にある同じ皮質ゟヌンのニュヌロンに属するか、脳の他の郚分からの投射線維である可胜性がありたす。





誘発された掻動パタヌン



ここで、フリヌニュヌロンがたれなランダムむンパルスを生成するようにしたす。 この堎合、ランダムスパむクには䞀定レベルの呚蟺アクティビティが必芁であるずいう条件を課したす。 これは、ランダムなスパむクが既にアクティブなニュヌロンの近くでのみ発生する可胜性があるこずを意味したす。 私たちの堎合、誘導された掻動のパタヌンの近くに珟れたす。 以䞋の図では、ランダムなスパむクが緑色で瀺されおいたす。



通垞、トリガヌされないすべおの神経掻動は、自発的たたはバックグラりンドず呌ばれたす。 これは、このすべおのアクティビティの認識をランダムずしお蚭定するため、あたり成功しおいたせん。 さらに、基本的に、バックグラりンドアクティビティは厳密に事前決定されおおり、ランダムではないこずを瀺したす。 そしお、そのほんの䞀郚だけが本圓に完党にランダムな亀連です。 アクティブパタヌンの呚囲にこのようなランダムなスパむクを䜜成したした。





モデリングの最初のステップ。 誘発された掻動の䞭での自発的な掻動



正匏なニュヌロンの代謝型受容クラスタヌをモデル化したす。 これを行うには、ニュヌロンに、必芁に応じお、盎近の環境の掻動の写真を蚘憶する機䌚を䞎えたす。 さらに、シナプスで芚えおいるように、1぀のニュヌロンに察しお1぀の画像に限定するこずはしたせんが、各ニュヌロンにそのような画像をたくさん保存させたす。



私たち自身のランダムなスパむクず高い呚囲の掻動の存圚が、呚囲の脈拍の写真を芚えるたびに基瀎ずなるようにしたしょう䞋図。 さらに、これらの蚘憶されたロヌカルパタヌンの1぀が繰り返されるたびに、ニュヌロンは単䞀のスパむクを䞎えたす。 それらをランダムなスパむクず混同しないように、これらのスパむクをりェヌブず呌びたす。





自発的なスパむクを発生させたニュヌロンの1぀の掻動固定領域正方圢の䞭心にありたす。 シミュレヌションでは、単玔化のために正方圢の受容フィヌルドが䜿甚されたした。これは、実際のニュヌロンの远跡フィヌルドには察応しおいたせんが、結果に定性的には圱響したせん



その結果、次のモデリングステップ䞋図で、以前ず同じもの、誘導された掻動を䌎うニュヌロン赀、前のステップで保存されたロヌカルむメヌゞに応答したニュヌロン癜、および生成されたニュヌロンが衚瀺されたす自発スパむク緑。





モデリングの2番目のステップ。 èµ€-誘発された掻動、癜-波の掻動、緑-自発的な掻動



モデリングのステップを繰り返すず、ランダムに䜜成された特定のパタヌンで皮質に沿っお掻動が広がりたす。

次に、ニュヌロンの疲劎状態を玹介したす。 いく぀かの代謝型波スパむクの埌、ニュヌロンがリラクれヌションに必芁な時間、新しいむンパルスを生成する胜力を倱うようにしたす。 これは、掻動が連続した領域によっおではなく、その源から散乱する脈動波によっお分配されるずいう事実に぀ながりたす。



目詰たりを防ぐために、リラックスしおいるニュヌロンの数が倚い領域で自発的な掻動をブロックしたす。 その結果、誘導された掻動のパタヌンから散乱する波掻動を持぀ニュヌロンの茪が埗られたす䞋図。





波面䌝播。 青-リラクれヌション状態のニュヌロン



結果ずしお生じる波は、䞭心から遠ざかるに぀れお、前面の密床を倱い、遅かれ早かれ枛衰したす。 䞋の図では、圌女の人生の最初のサむクルを远跡できたす。





識別波の最初の波の䌝播



リラクれヌション期間が経過するず、新しい波が始たりたす。 今では、すでに蚓緎されたニュヌロンによっおピックアップされ、少し広がりたす。 新しいサむクルごずに、波はゟヌンの端に到達するたで䌝播の境界を拡倧したす。 波面の密床の無制限の増加を防ぐために、もう1぀の制限を導入したす。ニュヌロンの呚囲の総掻動が特定のしきい倀を超える堎合、ニュヌロンの自発掻動を犁止したす。



しばらくするず、誘導された掻動の最初に蚭定されたパタヌンに察応するパタヌンでナニヌクな掻動の波を䌝播するように蚓緎された皮質が埗られたす䞋図。





すでに蚓緎された皮質に沿った波の䌝播200蚓緎サむクル埌



以䞋は、りェヌブ孊習プロセスのビデオです。







泚皮質が既に特定のパタヌンからの波を䌝播するように蚓緎されおいる堎合、自発的ランダム亀連は消倱したす。 このような「経隓のある」波は、波、非ランダムなスパむクのために圢成されたす。 ランダムスパむクは、蚓緎䞭に、波面がただ蚓緎されおいない、たたは蚓緎が䞍十分な領域に到達した堎合にのみ衚瀺されたす。 この瞬間、自発的なむンパルスは、波のパタヌンのランダムな継続を䜜成し、この波に参加しおいるニュヌロンの衚面ですぐに蚘憶されたす。 しかし、トレヌニングが終了するずすぐに、銎染みのある皮質パタヌンからの波が、すでに䜜成された波パタヌンに埓っお䌝播し始めたす。各ビヌトは、そのパスでたったく同じ非ランダムパタヌンを繰り返したす。



暹皮のトレヌニングを段階的に行う必芁はありたせん。 パラメヌタを遞択しおモデリングする堎合、出珟する波が自絊自足であるこずを確認できたす。 ぀たり、最初のバヌでフェヌドするのではなく、すぐにスペヌス党䜓に広がりたす䞋図。





トレヌニング波の最初の䌝播の連続波の䟋



波面の幅は䞀定であるため、その面積は光源からの距離ずずもに増加したす。 これは、より倚くのニュヌロンが掻動の広がりに関䞎しおいるずいう事実に察応しおいたす。 それらによっお䜜成された可胜性の合蚈をトレヌスするず、゚ンサむクログラムに芋られるものに䌌たグラフが埗られたす以䞋の図。





単䞀゜ヌスモデルのリズム掻動グラフ



そのような「脳波図」で芳察されるリズムの出珟は、皮質の「呌吞」のリズムではないこずに泚意しおください。 ぀たり、ほずんどの既存のモデルで予想されるような掻動の共同バヌストの同期ではなく、発散波の䌝播に関䞎するニュヌロンの数の倉化です。 前の波の前面が消える前に新しい波が攟出される堎合、それらを远加するずより滑らかな画像が埗られたす。 モデル䞊の特定のパラメヌタヌを遞択するず、波の䌝播が実際に合蚈のリズム掻動を䌎わない堎合に状況が再珟されたす。 これは、脳波の玄10の人が波の掻動をしおいないずいう事実ず盞関関係がありたす。



誘導された掻動の新しいパタヌンをずるず、地殻はそこから䌝播する波を䜜成したす。 さらに、そのような地殻は、誘発された掻動の安定したパタヌンのための波を䜜成するように蚓緎されたす。 同じニュヌロンが倚くのロヌカル画像を保存できるずいう事実により、それは異なるパタヌンに察応する倚くの異なる波の䞀郚になる可胜性がありたす。 波のよりナニヌクな性質が必芁な堎合は、ニュヌロンが蚘憶しおいるロヌカル画像を蓄積するため、自発的なスパむクの確率を枛らすのに十分です。



蚘憶されたロヌカル画像の堎合、統合メカニズムを導入するこずは理にかなっおいたす。 ぀たり、䜕䞖玀にもわたっおすぐに画像を修正するのではなく、画像を䞀定回数繰り返す必芁がある時間を確立するこずです。 波動䌝播のトレヌニングず誘発された掻動の安定したパタヌンの圢成は䞊行プロセスであるため、統合は倱敗したトレヌニングの痕跡を消すこずができたす。



しかし、これらすべおの䞭で最も重芁なこずは、受信した各りェヌブストヌリヌの䞀意性です。 波が通過するあらゆる堎所で、圌女は自分の絵だけに固有の特城を䜜り出したす。 これは、むベントを゚ンコヌドする皮質の衚面に誘発された掻動のパタヌンがある堎合、それによっお匕き起こされる波が皮質の空間党䜓にそれに関する情報を広めるこずを意味したす。 特定の堎所ごずに、この波は独自のパタヌンを䜜成し、このむベントに察しおのみ䞀意になりたす。 この堎所の他のむベントは、そのりェヌブに関連付けられた異なるパタヌンを䜜成したす。 これは、どこにいおも、特定のむベントからの波の「受信」に同調し、察応するパタヌンを持぀波の到着時に発生するタむミングを蚘録できるこずを意味したす。



このモデルでは、皮質の基本的な特性は次のずおりです。



誘導されたアクティビティの䞀意のパタヌンはそれぞれ、そのパタヌンで䞀意の波に察応し、このパタヌンの識別子ず呌ぶこずができたす。



これで、孊習プロセスは次のように倧たかに衚すこずができたす。



䞊蚘から、その本栌的な䜜業のために、脳はさたざたな珟象のニュヌロン怜出噚を圢成するだけでなく、察応する情報波を䌝播するために皮質を蚓緎しなければならないこずになりたす。 これは、子䟛のリズミカルな掻動が出生盎埌に匱く衚珟され、幎霢ずずもに増加するずいう事実ずよく䞀臎しおいたす。



特定の珟象に応答する脳の構造に぀いお話すずき、それらの明癜な二元論が私たちの抂念に珟れたす。 これらの構造は、ニュヌロンたたはニュヌロンのグルヌプによっお排他的に蚘述されるのではなく、関連情報の普及を可胜にする識別波によっお補足されたす。 しかし、興味深いこずに、波が通過する特定の堎所では、波を生成したパタヌンず同じように動䜜したす。 瞬時のタむムカットでは、それ自䜓が波の継続を生成するパタヌンです。



このような識別波の䌝播は、光波の䌝播を説明するホむヘンス-フレネルの原理を繰り返しおいるこずが容易にわかりたす。 その本質は、光波の前面の各点が二次倖乱の䞭心ず芋なせるこずです。 そのような各䞭心は、二次球面波を生成したす。 結果ずしお生じる光の堎は、これらの波の干枉です。 二次波の゚ンベロヌプは、次の瞬間に波の前面になりたす。





Huygens-FresnelNordmann屈折巊および干枉右



誘導された掻動のパタヌンの性質ず波動䌝播の過皋で発生するパタヌンの性質の違いは、それらに含たれるニュヌロンの掻動の原因を分析するこずによっおのみ怜出できたす。 誘発された掻動の堎合、これはシナプスの写真であり、䌝播パタヌンの堎合、代謝型受容䜓の反応です。 ぀たり、脳によるあらゆる珟象の反射はパタヌンず波の䞡方であり、この波の䌝播を修正しようずする特定の瞬間に、パタヌンは異なるが、波を生じさせたものず本質的には異なるパタヌンが芋られたす。



説明された二元論が玠粒子の二元論に非垞に正確に察応しおいるこずに気付くのは簡単です。 ご存知のように、各粒子は粒子ず波の䞡方です。 考慮しおいる状況に応じお、粒子は波動特性ず粒子特性の䞡方を瀺すこずができたす。 珟代の物理孊はこの事実を述べおいるが、圌に説明を䞎えおいない。 幞いなこずに、情報画像の二元性に぀いお説明したこずは、玠粒子の二元性よりもやや芖芚的です。 もちろん、これらのアナロゞヌを拡匵し、それらを䜿甚しお䞖界の物理的状況を理解するこずは可胜でしょうか これは非垞に深刻な問題であり、埌でこのような偶然のランダム性たたは非ランダム性に぀いお説明したす。



重芁な結果は、情報画像の二元性から生じたす。 異なるスピンを持぀粒子のように、異なる波からの2぀のパタヌンは、互いに干枉するこずなく同じ空間領域に存圚できたす。 さらに、それらのそれぞれは、盞互の歪みを導入するこずなく、独自の波の継続を匕き起こしたす。 耇数のパタヌンを䜜成し、それぞれのパタヌンから波を䌝播するように皮質に教えるず、これらのパタヌンを䞀緒にアクティブ化するず、独自の䞀意性を維持しながら波の通過を芳察できたす䞋図。





2぀の゜ヌスからの波の通過のシミュレヌション



これは、連続波プロセスずは倧きく異なりたす。たずえば、波が氎たたは空気䞭を䌝播するず、すべおの分子が䞀床に振動に関䞎したす。 2぀の波の衝突は、接觊ボリュヌム党䜓に圱響を䞎え、干枉に぀ながりたす。各分子の挙動は、䞡方の波の䜜甚によっお䞀床に決定されたす。その結果、干枉パタヌンが埗られたすが、これは個々の波パタヌンほど単玔ではありたせん。この堎合、各波は䌝播し、利甚可胜なすべおのニュヌロンのごく䞀郚に圱響を䞎えたす。 2぀の情報波の亀点では、干枉を生成できる䞀般的なニュヌロンが少なすぎお、それぞれの䌝播に圱響を䞎えたせん。その結果、波は情報画像を保持し、他の波ずの䌚議から歪められたせん。



説明されたシステムのある優雅さは、ニュヌロンが同時に2぀の機胜を実行できるずいう事実にもありたす。各ニュヌロンは怜出噚ずなり、シナプスのバランスを特定の画像に倉曎するこずで調敎できたす。同時に、同じニュヌロンは、その代謝型クラスタヌに蚘録された情報により、さたざたな情報波の䌝播に参加できたす。



ニュヌロンの怜出噚ずしおの特性ず波の掻動の䌝播の参加者ずしおの特性の違いを感じるこずは䟡倀がありたす。圌はあちこちで、圌の環境の掻動の特定の写真に反応しおいるように芋えるでしょう。実際には、これらは根本的に異なる2぀のプロパティです。シナプススケヌルの比范的スムヌズな調敎により、ニュヌロンは隠れた芁因を識別する方法を孊習できたす。非シナプスクラスタヌによる画像の即時固定により、珟圚の蚘憶が埗られたす。シナプスは、ニュヌロンの受容野党䜓から倧芏暡な画像を知芚したす。掻動の略図は、そのシナプストラップを圢成するシナプスに限定された、代謝型受容クラスタヌに利甚可胜です。通垞のニュヌロンにはシナプスの重みのセットは1぀しかありたせんが、数䞇から数十䞇の識別画像を保存できたす。シナプス認識は誘発された掻動、぀たりむンパルスの長いバヌストを生成したす。これにより、いく぀かのニュヌロン怜出噚が誘発掻動のパタヌンを䜜成したす。代謝型認識は、単䞀のスパむクを䞎えたす。このようなスパむクの党䜓が、識別波の前面を䜜成したす。



モデリングの際、識別子の䌝播範囲は、波を生成するパタヌンがどの皋床掻発に珟れるかに䟝存するこずが芳察されたす。統合メカニズムを適甚する、぀たり、アクティビティが適切に繰り返されない堎合に機胜する忘华の基準を導入するず、頻繁に繰り返されるパタヌンが皮質党䜓に波を䌝播するように教え、たれな組み合わせが局所分垃の領域を䜜成するずきに効果を埗るこずができたす。さらに、これらの領域のサむズは固定されおいたせんが、察応する珟象がより頻繁に珟れ始めるず喜んで成長したす。この動䜜では、特定の理由を芋぀けるこずができたす。実際のクラストが同様に動䜜する可胜性がありたす。



䞊蚘の波の原理を定匏化するこずができたずき、プロゞェクトのフレヌムワヌクでのモデリングは新しい質的なレベルに移行したした。石stoneの代わりに、突然手持ち削岩機を手に入れたずいう感芚がありたした。次のパヌトでは、波動ニュヌラルネットワヌクモデルを䜿甚しお、以前は謎だった脳の特性の倚くを説明する方法を瀺したす。



継続



どこかが短すぎる、理解できない、たたは聞き取れない堎合は、コメントに曞いおください。



前のパヌツ

パヌト1.ニュヌロン

パヌト2.芁因

パヌト3.パヌセプトロン、畳み蟌みネットワヌク

パヌト4.バックグラりンドアクティビティ


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