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脳内の個々のニューロンは、深い人工ニューラルネットワーク全体と同じくらい強力であることは本当ですか？
gpt
はい、ニューロンのタイプと必要なレベルの機能に応じて。
「深い人工ニューラルネットワークとしての単一皮質ニューロン」では、David et al。ラットからのL5皮質錐体ニューロンの複雑さに合わせて、深いニューラルネットワークを設計しました。彼らは、200時間のランダムな興奮性および抑制性入力、および電圧出力を捕獲しました。次に、皮質錐体ニューロンを学習し、密接に一致させることができるものを見つけることができるようになるまで、神経アーキテクチャ検索からの深いニューラルネットワークをニューロンと比較しました。結果は、「7層（深さ）、レイヤーあたり128チャネル（幅）、およびT = 153 ms（履歴）を備えたTCNアーキテクチャ」と「モデルの精度は、次のカーネルサイズに比較的鈍感でした。ネットワーク全体の合計時間範囲を固定するときの異なるDNN層」。
そのモデルの完全な複雑さは `128*7 = 896`ニューロンになり、カーネルサイズが3および1次元であると仮定します。` 3*896 = 2688`接続です。
このサイズにもかかわらず、TCNモデルは生物学的ニューロンのシミュレーション時間を数桁増やしました。
一方、人間の眼の網膜神経節細胞のような一部のニューロンは、3x3カーネル、または1つのニューロンと9つの接続に相当する、トップハットまたはブラックハットエッジ検出フィルターで近似できる比較的単純な操作を実行します。ただし、RGCには通常、RGCには約100の接続があり、細胞死の場合にはより堅牢になります。