CNDM (Complex Networks and Data Mining)

CNDM (Complex Networks and Data Mining)

شبکه‌های پیچیده و داده کاوی
CNDM (Complex Networks and Data Mining)

CNDM (Complex Networks and Data Mining)

شبکه‌های پیچیده و داده کاوی

How do feedback connections in the brain contribute to learning

ارتباطات بازخورد در مغز با تعدیل نحوه پردازش اطلاعات و افزایش تفسیر ورودی‌های حسی، نقش مهمی در یادگیری ایفا می‌کند. در اینجا خلاصه‌ای از اهمیت آنها آمده است:

 نقش ارتباطات بازخورد در یادگیری

۱. تبدیل ادراک

·         اطلاعات متنی: ارتباطات بازخورد به نواحی مرتبه بالاتر مغز اجازه می‌دهد تا زمینه و انتظارات را برای مناطق پایین‌تر فراهم کنند و توانایی تفسیر اطلاعات بصری و حسی را افزایش دهند. این مدولاسیون به مغز کمک می‌کند تا تفاسیر خود را بر اساس تجربیات گذشته و نشانه‌های زمینه‌ای اصلاح کند، که برای رفتار انطباقی ضروری است [5][4].

۲. سیستم‌های عصبی متمایز برای زمان‌بندی بازخورد

·         بازخورد فوری در مقابل تأخیر: تحقیقات نشان می‌دهد که سیستم‌های مختلف مغز بسته به فوری یا تأخیر بودن بازخورد درگیر هستند. جسم مخطط اساساً در یادگیری از بازخورد فوری نقش دارد، در حالی که هیپوکامپ نقش مهمی را در زمان تأخیر بازخورد ایفا می‌کند. این تغییر نشان می‌دهد که چگونه زمان‌بندی بازخورد بر فرآیندهای شناختی و مکانیسم‌های یادگیری تأثیر می‌گذارد [1].

۳. تقویت ارتباطات

·         پلاستیسیته سیناپسی: یادگیری شامل تنظیم اتصالات بین نورون‌ها است که به عنوان سیناپس شناخته می‌شود. اتصالات بازخورد با افزایش قدرت سیناپسی از طریق مکانیسم‌هایی مانند تقویت طولانی مدت (LTP) به این فرآیند کمک می‌کند. این تقویت ارتباط مؤثرتر بین نورون‌ها را امکان‌پذیر می‌کند و نتایج یادگیری بهتر را تسهیل می‌کند [3] [۶].

۴. تعاملات غیرخطی

·         تقویت پاسخ‌ها: اتصالات بازخورد می‌توانند به صورت غیر خطی برای افزایش پاسخ‌های عصبی، به ویژه برای محرک‌های کم اهمیت عمل کنند. این بدان معناست که بازخورد می‌تواند سیگنال‌های خاصی را تقویت کند و توانایی مغز را برای تمایز اطلاعات مهم از نویز پس‌زمینه بهبود بخشد [2][۴].

۵. یکپارچه‌سازی اطلاعات

·         بازخورد کورتیکوتالاموس: اتصالات بازخورد درون سیستم بینایی، مانند مسیرهای کورتیکوژنیکولاسیون، نشان می‌دهد که چگونه بازخورد می‌تواند زمینه‌های پذیرای فضایی و پاسخ‌های زمانی را در بین نورون‌ها تنظیم کند. این ادغام اطلاعات به پردازش صحنه‌های بصری پیچیده کمک می‌کند و به عملکردهای شناختی سطح بالاتر کمک می‌کند [4][۸].

 

 نتیجه‌گیری

 

اتصالات بازخورد برای یادگیری ضروری هستند زیرا ادراک را تعدیل می‌کنند، ارتباطات عصبی را تقویت می‌کنند و ادغام اطلاعات متنی را تسهیل می‌کنند. با درگیر کردن سیستم‌های عصبی مختلف بر اساس زمان‌بندی بازخورد و افزایش انعطاف‌پذیری سیناپسی، این اتصالات به نحوه یادگیری ما از تجربیات کمک می‌کنند و رفتارهای خود را بر این اساس تطبیق می‌دهند. درک این مکانیسم‌ها بینشی را در مورد عملکرد شناختی طبیعی و اختلالات یادگیری بالقوه مرتبط با شرایط عصبی فراهم می‌کند.

 

منابع

[1] https://www.jneurosci.org/content/31/37/13157

[2] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11702544/

[3] https://news.mit.edu/2015/brain-strengthen-connections-between-neurons-1118

[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9990137/

[5] https://library.fiveable.me/key-terms/art-and-neuroscience/feedback-connections

[6] https://kids.frontiersin.org/articles/10.3389/frym.2020.00054

[7] https://www.sciencedirect.com/topics/mathematics/feedback-connection

[8] https://www.researchgate.net/figure/A-The-feedforward-and-feedback-interactions-in-the-brain-The-massive-feedback_fig1_346843267

آنچه هر برنامه‌نویسی باید درباره حافظه بداند

مدیریت حافظه یک جنبه حیاتی از برنامه‌نویسی است که شامل تخصیص، استفاده و توزیع حافظه در یک سیستم کامپیوتری است. درک نحوه عملکرد حافظه می‌تواند به طور قابل توجهی توانایی برنامه‌نویس را برای نوشتن برنامه‌های کاربردی کارآمد و پایدار افزایش دهد. در اینجا مروری بر مفاهیم کلیدی مرتبط با مدیریت حافظه است که هر برنامه‌نویسی باید از آن آگاه باشد.

  ادامه مطلب ...

Deep Graph Representation Learning

مقاله‌ای با عنوان "نظرسنجی جامع در یادگیری بازنمایی گراف عمیق" یک نمای کلی از پیشرفت‌ها در یادگیری بازنمایی گراف، به ویژه با تمرکز بر تکنیک‌های یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. در اینجا خلاصه‌ای از نکات کلیدی مورد بحث در نظرسنجی آمده است:

  ادامه مطلب ...