人工ニューラルネットワークにおけるシステム神経科学ツールの試験【JST・京大機械翻訳】

Lindsay Grace W.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218408737125 整理番号：22P0289647

人工ニューラルネットワークにおけるシステム神経科学ツールの試験【JST・京大機械翻訳】

Testing the Tools of Systems Neuroscience on Artificial Neural Networks

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資料名：
発行年： 2022年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

神経科学者は,神経回路が計算を実行する方法への洞察を深めるために,神経活動を記録するための一般的な分析ツールの範囲を適用する。これらのツールが全体として分野の進展を形作るという事実にもかかわらず,それらは,関心のある現象を迅速に同定するのに有効であるという経験的証拠はほとんどない。ここでは,これらのツールが明示的にテストされ,人工ニューラルネットワーク(ANN)がそれらのための適切な試験地であると主張する。ANNsを,人工と生物学的ニューラルネットワークの間の粗い類似性から,そして,複雑な高次元タスクを実行するために,これらのネットワークを訓練する能力から,運動制御への認識のモデルとして,ANNの使用の最近の復活は,その利用のモデルとしてのものである。これらの特性は,これらのシステムを完全に観察および操作する能力と組み合わせて,システムおよび認知神経科学のツールを考案するのに適している。ここでは,この試験を行うためのロードマップとANNで試験するのに適したツールのリストの両方を提供した。これらのツールが神経系の生産性的理解を提供する範囲を反映するANNsを用いて,ここでは,正確に理解すべき何の理解が,脳の研究の進展を促進する可能性がある。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ

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