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大脑处理信息量化模型中的细节汇编八 web

已有 1962 次阅读 2012-10-25 13:56 |系统分类:科研笔记| 中枢神经系统, 微循环, 时序控制, 结构风险, 过程存储与重组模型

 

摘要:文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-16]汇总介绍量化模型中的一些细节,本文将继续对更多细节进行介绍,以期同行能更深入理解该模型。文章介绍了对于一个训练好的存储有某一特定信息的子网络,较小幅度地修改权值对原来存储在网络中的信息影响不大的一个原因。

关键词 过程存储与重组模型;时序控制;微循环;结构风险;中枢神经系统;信息处理;时间认知;智力起源

中图分类号:Q426             文献标识码:A           文章编号:            

 

 

 

Details of Quantitative Model of Brain Information Processing VIII

XIEQIN1,*

 

Abstract: Literatures [1-9] suggest that blood circulation plays the role of basic timer when brain processing information; and suggest a quantitative model of brain information processing. Literatures [10-16] introduced details of the quantitative model. This article introduces more details. This article explains why after a piece of information was stored into a sub-networkmodifying weights of the edges of this sub-network in small range is tolerable.

Keywords: model of process storing and recalling; timing control; microcirculation; structure risk minimization; CNS; information processing; time cognition;origin of intelligence

 

 

 

 

 

 

1.对于一个训练好的存储有某一特定信息的子网络,较小幅度地修改权值对原来存储在网络中的信息影响不大的一个原因

                 

                        

                                          图一

 

         

                                          图二

 

     

                              图三

 

        

                               图四

 

1)图一表示一个训练好的存储有某一特定信息的网络,细胞B和细胞A之间的连接权值为W0,分析的时候,把“波动的阈值”分解为两个值,一个是固定的阈值Ga,另外一个是Ga波动分值(作为一路输入)。图三和四中的坐标轴为各路输入的和(包括细胞B向细胞A的输入和Ga波动分值)约定区间A0表示在细胞B向细胞A的输入为1*W0(而不是0*W0)的情况下,各路输入的效果总和所处的范围。在信息处理正确的情况下,区间A0中小于Ga的区间对应的输入样本输出应为0,区间A0中大于Ga的区间对应的输入样本输出应为1

2)现在假设训练好的图一的网络中的一些连接权值受到修改。有两种情况:(1BA的权值受到较大的修改,修改后为W0-W1,或者W0+W2 2BA的权值受到较小的修改,修改后为W0-W1,或者W0+W2。图三表示了在情况(1)发生后,处于区间A1(长度为l1+l2)对应的样本将会出现输出变化的情况(即由输出1变为输出0,或者由输出0变为输出1)。图四表示了在情况(2)发生后,处于区间A1(长度为l1'+l2')对应的样本将会出现输出变化的情况(即由输出1变为输出0,或者由输出0变为输出1)。

3)对比图三和图四,在权值修改比较小的情况下,比较小区间对应的输入样本输出会受影响,因此对原存储的信息影响不大。

   4)对于有多条连接出现权值修改的情况,可以结合联合分布相关理论和上述方法分析。

 

 

 

 



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