随机 dropout 已成为人工神经网络 (ANN) 中的标准正则化技术,但目前尚不清楚生物神经网络 (BioNN) 中是否存在类似的机制。如果存在,其结构很可能经过数亿年的进化而得到优化,这可能表明大规模 ANN 中存在新的 dropout 策略。我们认为大脑血清素纤维 (轴突) 满足一些预期标准,因为它们无处不在、结构随机,并且能够在个体的整个生命周期中生长。由于血清素纤维的轨迹可以建模为异常扩散过程的路径,因此在这项概念验证研究中,我们研究了一种基于超扩散分数布朗运动 (FBM) 的 dropout 算法。结果表明,血清素纤维可能在脑组织中实现类似 dropout 的机制,从而支持神经可塑性。他们还提出,血清素纤维的结构和动力学的数学理论有助于设计 ANN 中的 dropout 算法。
随机辍学已成为人工神经网络(ANN)中的标准正则化技术,但是目前尚不清楚生物神经网络(Bionns)中是否存在类似机制。如果这样做,它的结构可能会通过数亿年的进化来优化,这可能表明大规模ANN中的新型辍学策略。我们建议大脑血清素能纤维符合一些预期的标准,因为它们的存在,随机结构和在整个人的寿命中成长的能力。由于血清素能纤维的轨迹可以建模为异常扩散过程的路径,因此,在这项概念验证研究中,我们研究了基于超级产生分数布朗尼运动(FBM)的辍学算法。这项研究有助于ANN中受生物启发的正则化。
今年冬天的疫苗接种水平和严重的共同水平的水平足够低,以至于CDC研究小组的数据中没有足够的患者来可靠地确定受疫苗受保护的儿童,可以防止非老年人的住院,或者阻止任何人患有严重的相互企业并发症或死亡。
整个大脑中的神经元会根据感觉输入有规律地调节其放电频率。神经计算理论认为,这些调节反映了受限优化的结果,其中神经元旨在稳健高效地表示感觉信息。然而,我们对这种优化在大脑不同区域如何变化的理解仍处于起步阶段。在这里,我们表明神经感觉反应沿着视觉系统的背流转变,其方式与从优化信息保存到优化感知辨别的转变一致。专注于双眼视差的表示(两只眼睛的视网膜图像的细微差异),我们重新分析了表征猕猴大脑区域 V1、V2 和 MT(中颞)神经调节曲线的测量值。我们使用 Fisher 信息框架将它们与自然行为中通常遇到的双眼视差统计数据进行比较。不同区域的调谐曲线特征的差异与优化目标的转变相一致:V1 和 V2 群体水平的反应更符合最大化编码的有关自然发生的双眼视差的信息,而 MT 反应则转向最大化支持视差辨别的能力。我们发现,调谐曲线向更大视差的转变是这种转变的关键驱动因素。这些结果为先前发现的皮质视差选择区域之间的差异提供了新的见解,并表明这些差异在支持视觉引导行为方面发挥着重要作用。我们的研究结果强调,在评估神经代码的最优性时,不仅需要考虑信息保存和神经资源,还需要考虑与行为的相关性。
尽管Covid-19今年在全球范围内杀死的人数比2020年杀害了更多的人,但在美国,疫苗的犹豫意味着每天接受疫苗的人数减少,而每天大约每天30万人接种疫苗,而4月初每天接近近200万人。1近66%的18岁以上的人(1.78亿)接受了至少一剂疫苗,其中包括超过1.51亿疫苗的疫苗接种疫苗。65岁以上的人中有88%的人至少接受了一剂疫苗,而18至64岁的人中只有66%。2
图1相位振幅耦合分析。(a)在收听duple/triple节奏(顶部)时,脑电图(底部)的频谱。(b)最高数字在2-30 Hz的频率范围内呈现了六个基础序列过程中的功率调制。底部图显示了3 Hz窄带滤波后的频率范围7-12 Hz(基线校正)的平均功率波动,以更好地可视化。(c)PAC强度(左)强度的地形分布以及耦合的首选阶段(右;绿色代表Alpha功率阶段引导刺激阶段)在频率范围7-12 Hz中与BEAT(由模拟的3 Hz正弦曲线建模的频率范围7-12 Hz)的功率平均。点代表簇,其中PAC与替代数据相比具有重要意义。
“如果您可以制造一种可能影响特定枢纽基因的药物,那么您可能会影响周围的数百个其他基因,并看到宏观效果,”神经科学系副教授,电气和计算机工程系的副教授,大学的BIO5研究所成员。“例如,这可能是一种可能减慢阿尔茨海默氏病的药物。”
Thomas H A Haverkamp,Julien Lossouarn,Olga Zhaxybayeva,Jie Lyu,NadègeBienvenu等。Thermotogota中新鉴定出的病毒病毒表明病毒是晶层基因共享高速公路上的车辆。环境微生物学,2021,23(11),pp.7105-7120。10.1111/1462-2920.15723。HAL-04002400
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明)是作者/资助者,他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人(该版本发布于2023年7月25日。; https://doi.org/10.1101/2023.07.21.550114 doi:Biorxiv Preprint
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 1 月 5 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.06.19.161687 doi:bioRxiv 预印本