Пост про гомеостаз нейронов.
Гомеостаз нейронов — ключевой механизм, обеспечивающий устойчивость и адаптацию мозговых сетей, где корень D в формуле механизма внимания символизирует баланс между выученной внутренней моделью и неизбежной вариативностью, позволяя системе минимизировать свободную энергию. Новая модель активации, учитывающая гомеостаз посредством динамической адаптации (например, через gelu_hysteresis, объединяющую входной и выходной сигналы), демонстрирует значительное улучшение обобщающей способности и ускорение сходимости, поскольку она имитирует биологические процессы, где глия регулирует нейрональную активность, поддерживая оптимальные условия для передачи сигналов. Этот подход не только предотвращает переобучение на конкретных данных, но и позволяет модели оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям, что подтверждается улучшенными результатами на тестовых выборках.
Позже выложу код новых классов активации, нормализации и т.д. Они показали отличные результаты. В посте один из тестов.
Гомеостаз нейронов — ключевой механизм, обеспечивающий устойчивость и адаптацию мозговых сетей, где корень D в формуле механизма внимания символизирует баланс между выученной внутренней моделью и неизбежной вариативностью, позволяя системе минимизировать свободную энергию. Новая модель активации, учитывающая гомеостаз посредством динамической адаптации (например, через gelu_hysteresis, объединяющую входной и выходной сигналы), демонстрирует значительное улучшение обобщающей способности и ускорение сходимости, поскольку она имитирует биологические процессы, где глия регулирует нейрональную активность, поддерживая оптимальные условия для передачи сигналов. Этот подход не только предотвращает переобучение на конкретных данных, но и позволяет модели оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям, что подтверждается улучшенными результатами на тестовых выборках.
Позже выложу код новых классов активации, нормализации и т.д. Они показали отличные результаты. В посте один из тестов.
👍2
Промежуточные результаты: нейробиология как основа эффективности
Прежде чем углубиться в механизмы работы мозга и их перенос на искусственные сети, продемонстрирую промежуточные результаты тестов, подтверждающих, что предложенная мной шестислойная модель — не абстрактная конструкция, а строго биологически обоснованная система.
В сравнении со сверточными сетями, трансформерами и их гибридами, шестислойная архитектура демонстрирует превосходство по ключевым параметрам:
Эта архитектура опирается на принципы, описанные в современных нейробиологических исследованиях: от иерархической организации коры до теории хаоса в синаптической передаче. Она не просто «вдохновлена» природой — каждый слой и связь отражают физиологически подтвержденные механизмы, что и объясняет её устойчивость и адаптивность.
Имея эти данные, можно дальше детальнее разобрать, как именно биологические аналогии трансформируются в инженерные решения.
Прежде чем углубиться в механизмы работы мозга и их перенос на искусственные сети, продемонстрирую промежуточные результаты тестов, подтверждающих, что предложенная мной шестислойная модель — не абстрактная конструкция, а строго биологически обоснованная система.
В сравнении со сверточными сетями, трансформерами и их гибридами, шестислойная архитектура демонстрирует превосходство по ключевым параметрам:
Скорость обучения
Устойчивость к переобучению
Пост-обучение
Синтез ошибок
Энергоэффективность
Эта архитектура опирается на принципы, описанные в современных нейробиологических исследованиях: от иерархической организации коры до теории хаоса в синаптической передаче. Она не просто «вдохновлена» природой — каждый слой и связь отражают физиологически подтвержденные механизмы, что и объясняет её устойчивость и адаптивность.
Имея эти данные, можно дальше детальнее разобрать, как именно биологические аналогии трансформируются в инженерные решения.
👍3
Селективность нейронов
это их способность избирательно реагировать на определённые стимулы или паттерны, что лежит в основе обработки информации в нервной системе.
Этот механизм обеспечивается комбинацией факторов: латеральным торможением (соседние нейроны подавляют друг друга, усиливая контраст), специализированными рецептивными полями (например, нейроны зрительной коры, реагирующие на ориентацию линий), синаптической пластичностью (LTP/LTD, усиливающей значимые сигналы) и модуляцией со стороны высших отделов мозга (внимание, память). Например, в слуховой коре нейроны тонко настраиваются на конкретные частоты звука, а в гиппокампе «клетки места» активируются только в определённых локациях.
Такая избирательность позволяет мозгу эффективно фильтровать шум, выделять ключевые сигналы и адаптироваться к изменчивой среде, формируя основу восприятия, обучения и принятия решений.
Этот пост важен для понимания разных видов модуляции сигнала.
Теперь, мы дошли до трансформеров и сможем детально разобрать их.
это их способность избирательно реагировать на определённые стимулы или паттерны, что лежит в основе обработки информации в нервной системе.
Этот механизм обеспечивается комбинацией факторов: латеральным торможением (соседние нейроны подавляют друг друга, усиливая контраст), специализированными рецептивными полями (например, нейроны зрительной коры, реагирующие на ориентацию линий), синаптической пластичностью (LTP/LTD, усиливающей значимые сигналы) и модуляцией со стороны высших отделов мозга (внимание, память). Например, в слуховой коре нейроны тонко настраиваются на конкретные частоты звука, а в гиппокампе «клетки места» активируются только в определённых локациях.
Такая избирательность позволяет мозгу эффективно фильтровать шум, выделять ключевые сигналы и адаптироваться к изменчивой среде, формируя основу восприятия, обучения и принятия решений.
Этот пост важен для понимания разных видов модуляции сигнала.
Теперь, мы дошли до трансформеров и сможем детально разобрать их.
👍1
Наконец я дошел до объяснения трансформеров.
Начать я хотел бы с работы механизма Self-attanion в рамках трансформера (пока без упоминания голов и остального).
Далее мы рассмотрим, что реализует каждый элемент трансформера, на сколько сильно упрощены в нем реальные механизмы. И затем разберём, как это исправить.
И так self-attanion (трансформеры):
Слои II и III коры участвуют в обработке и интеграции информации, формируя локальные и глобальные представления сигналов.
Слой II состоит преимущественно из звёздчатых нейронов, которые выделяют первичные признаки и передают их дальше.
Слой III, обладая горизонтальными связями, объединяет информацию из различных областей, создавая контекстные ассоциации. Он также оказывает обратное модулирующее влияние на слой II, регулируя его активность и выделяя наиболее значимые признаки.
В посте видно, как self-attanion трансформеров упрощённо реализует биологию слоев II/III. Мы ещё разберём, что он не учитывает. А пока продолжим разбор трансформера.
Начать я хотел бы с работы механизма Self-attanion в рамках трансформера (пока без упоминания голов и остального).
Далее мы рассмотрим, что реализует каждый элемент трансформера, на сколько сильно упрощены в нем реальные механизмы. И затем разберём, как это исправить.
И так self-attanion (трансформеры):
Слои II и III коры участвуют в обработке и интеграции информации, формируя локальные и глобальные представления сигналов.
Слой II состоит преимущественно из звёздчатых нейронов, которые выделяют первичные признаки и передают их дальше.
Слой III, обладая горизонтальными связями, объединяет информацию из различных областей, создавая контекстные ассоциации. Он также оказывает обратное модулирующее влияние на слой II, регулируя его активность и выделяя наиболее значимые признаки.
В посте видно, как self-attanion трансформеров упрощённо реализует биологию слоев II/III. Мы ещё разберём, что он не учитывает. А пока продолжим разбор трансформера.
👍1🔥1