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自己类脑和计算神经科学研究的总结

已有 938 次阅读 2023-11-19 16:02 |系统分类:科研笔记

自己类脑和计算神经科学研究的总结。包括意识模型、记忆模型、脑疾病的阿尔兹海默症模型并给出阿尔兹海默症机理猜想;脑精神疾病的强迫症模型、选择困难症模型、偏见模型、抑郁症模型及相应猜想,这些模型的基础是上下游脑区深度学习模型。

1.研究初级的模拟大脑的深度学习模型。星形胶质细胞、突触和神经元相互作用的深度学习模型。

2.研究高级的模拟大脑的深度学习模型。上下游脑区深度学习模型,上游脑区由于获得的简单信号更加理智具有高阶优化,下游脑区由于累积的复杂信号需要更多情绪记忆跳出局部最优提高认知。通过步长更新突触的连接和范围权重,上游脑区的高阶和理智更加精细步长调节,下游脑区的低阶和情绪更粗步长的调整,还引入了相对较差解作为情绪记忆也会是更粗步长的更新。如果下游第一层脑区的记忆是大脑架构,那上游第n皮层的记忆架构可能近似是的n-1阶导数,情绪记忆从下游到上游脑区会逐渐减退。比如下游脑区的情绪记忆可能是记忆的大脑架构,而上游脑区的情绪记忆可能是记忆的大脑架构的梯度。高阶脑我们用泰勒二阶展开得到牛顿法,低阶脑我们用泰勒一阶展开得到梯度下降法。

3.意识,意识产生的右手或左手螺旋线,顺时针或者逆时针运动时会刺激突触前和突触后连接和范围权重增强或减弱。

4.记忆是什么?记忆如何在各脑区流动?假设记忆印记的二维对数螺旋线公式a.exp(bθ),大脑发生湍流的临界角tan^(-1)(b)。θ是唯一变量,进行湍流信息传递的唯一角应变。如果记忆是二维对数螺旋线,沿程阻碍会压缩记忆印记的图像质量,但不会改变它的形状。

5.上下游脑区深度学习模型及大脑血管和微管湍流反向解释阿尔兹海默症机理猜想及其相关的15个现象。这样有可能上游脑区变成低阶的情绪脑,下游脑区变成高阶的理智脑。

6.脑区累积的信号,如何在各脑区流动?由链式求导得到信息变化率和架构变化率在脑区流动猜想。湍流反向获取下游冗余信息导致阿尔兹海默症的幻觉。情绪记忆的湍流反向会使得下游脑区失去活力进而硬化和老化。

7.湍流反向和下游脑区的大中血管和微管,和上游脑区的小血管和微管有关。由于下游脑区大中血管和微管的损坏,下游脑区大中血管和微管相对变细,上游脑区支血管微管相对变粗诱发湍流反向。

8.上下游脑区深度学习模型、脑区的理智和情绪、突触兴奋性、神经元活性和皮层厚度解释抑郁症、强迫症、选择困难症和偏见。

抑郁症,突触的连接和范围会逐渐减弱。

选择困难症,过于同时关注上游皮层中相对较好的信息和相对较差信息,并且在神经通路中部分通路陷入了无限的死循环。

强迫症,过于关注上游皮层中相对较好的信息或相对较差信息。

偏见,对于某些数据会过于抑制或者过于刺激信号在某些脑区活动,使得信号跳过某些脑区或者在某些脑区停留太久。

9.皮层厚度和相对较好记忆印记及相对较差记忆印记有关。

10.心脑量子纠缠,心脏的情绪在大脑产生的电位反应,可能在大脑符合指数衰减传递。

11.信息的湍流传递的动力学也影响了大脑的形态,大脑的纵剖面类似一个对数螺旋线。

12.突触被星形胶质吞噬可以抑制突触在局部过于兴奋。突触成形导致认知下降和衰老。这些仿真验证了两个正刊论文的wet实验。

#意识 #抑郁症 #选择困难症 #阿尔兹海默症 #强迫症 #偏见 #上下游脑区深度学习模型

可参考预印论文:

The Deep learning model of upstream and downstream brain regions Based on Memory Generation-Consolidation-Loss, Synaptic Strength Rebalance and mnemonic spiral

可参考公众号文章,其中关于意识那篇得到了公众号置顶:

为什么脑纵剖面几何形状像螺旋波-可能至少需要一个等角螺旋运动信息才能发生湍流传递

基于上下游脑区深度学习模型得到抑郁症、强迫症、选择困难症和偏见的猜想

意识、对数螺旋线、胶质细胞和大脑可塑性的猜想



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