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2022-08-03
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【摘要】相似性搜索,例如,在数据库中识别相似的图像,或者在网页上识别相似的文章,是大规模信息检索系统所面临的一个基本的计算问题。我们发现果蝇的嗅觉回路通过一种利
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A neural algorithm for fundamental
computing programming
求解基本计算问题的神经算法
【作者】
Sanjoy Dasgupta
Charles F.Stevens
Saket Navalakha
【摘要】
相似性搜索,例如,在数据库中识别相似的图像,或者在网页上识别相似的文章,是
大规模信息检索系统所面临的一个基本的计算问题。我们发现果蝇的嗅觉回路通过一种利
用了计算机的科学算法(局部敏感哈希)的新型变体解决了这个问题。果蝇的嗅觉回路为
相似的气味提供相似的神经元的活动模式,所以果蝇因一种味道产生的活动模式可以应用
到其它相似的味道上。然而果蝇使用了三种偏离传统方法的计算策略。这些算法能够被用
来提高相似性搜索的性能。这一观点能够帮助阐明支持重要的感觉功能的逻辑,并且它为
解决基本的计算问题提供了一种概念上的新算法。
许多神经回路的基本任务就是对输入的刺激生成神经活动模式,这样不同的输入刺激就
能被明确地识别出来。我们研究了果蝇嗅觉系统用来处理气味的回路,并且由此发现了解决
基本机器学习问题的计算策略:近似相似(或近似邻域)搜索。
果蝇的嗅觉回路会对每一种气味赋予一个由一组神经元组成的标签,每当这种气味出现
时,对应标签(即一组神经元)就会被激活。这个标签对于研究果蝇对不同气味的行为反应
至关重要。举个例子:如果一种奖励(例如糖水)或者惩罚(例如电击)与一种气味相联系,
那么这个气味就会有吸引力(即果蝇将会靠近这个气味)或者有排斥性(即果蝇将会远离这
个气味)。被分配给气味的标签是稀疏的——只有一小部分接收气味信息的神经元对其作出
反应(3-5),而且并不重叠:如果两种随机选择的气味对应的标签有相重叠的部分,也不会
是活跃的神经元,所以不同的气味能够被轻易地区分。
气味标签的计算方法是三步法(图 1A)。第一步包括一个前馈连接,从果蝇鼻子里的气
味神经受体(ORNs)到肾小球中的投射神经元(PNs)。有 50 种不同的气味受体神经元,
而且每一种都对不同的气味有不同的敏感度和选择性。。所以每一种输入的气味在由 50 个
气味受体神经元组成的 50 维的空间中都有特定的位置。对于每一种气味对应的分布在 50
种受体神经元中的神经元的激活率是呈指数分布,而且其平均值取决于气味的浓度。对于投
射神经元来说,这个浓度的影响消失了,也就是说,50 种投射神经元中的激活率呈现指数
分布,而且其平均值对于所有的气体以及气体浓度是相同的。因此,三步法的第一步的本质
实际上是——一种标准的预处理步骤——名叫“除法归一法”的方法。这一步非常重要,经
过这一步后,果蝇就不会将气味的强度和气味的类型混合在一起。
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