Comments on: 神經科學研究的各個層次 http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/ 網路, 產業, 資訊, 觀察, 生活, 電影, 技術, 新知, 科技, 媒體, 趨勢, Web 2.0 Fri, 09 Jan 2009 13:26:29 +0000 http://wordpress.org/?v=2.7 hourly 1 By: Hua http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-20228 Hua Fri, 26 Sep 2008 05:34:15 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-20228 謝謝你的答案, 看來有效率的模擬神經網路的連結也是個有趣的問題. 謝謝你的答案, 看來有效率的模擬神經網路的連結也是個有趣的問題.

]]> By: Mr. Thursday http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-20198 Mr. Thursday Thu, 25 Sep 2008 16:16:42 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-20198 嗯....這樣子想的話可能不大容易回答了... 因為電腦有運算單位來運算...然後透過記憶體來通訊 可是就神經系統來說 神經元是否就是運算功能...神經聯結是否就像式電腦記憶體的通訊功能 目前還不知道...而且可能沒辦法這樣子對應 因為神經之間的連結 和電腦多的核心之間的溝通 有些不大相同 神經之間的連結可能也帶有一些計算的作用? ------------ 不過如果要精確計算神經元處理訊號的時間 以及神經之間連結傳遞訊號的時間 時間比是否比較快? 我可能要查一下資料 目前比較知道的是腦波在15Hz左右 所以一秒鐘大約可以處理15個訊號 神經聯結則是要看連結的長度和半徑大小 長度越長要傳越久...半徑越大則是速度越快 至於傳遞速度就要再查閱一下書籍才知道了 或許不會到1000倍囉? ----------- 這樣子的優勢是否會對智慧有幫助 我想可能是幫助的原因之一 但是其他原因有可能是怎樣子把訊號作各種轉換 讓輸入輸出之間的轉換是一種智慧的轉換 (譬如某種視覺輸入對應某種動作輸出的這種轉換) (只有簡單的線性對應 或是複雜的智慧型對應 等等) 而這種轉換可能和大腦神經元和連結數目多 因此可能形成的連結架構多 以及上面提到的運算速度比也可能有關係了 目前的想法是這樣子. 嗯….這樣子想的話可能不大容易回答了…
因為電腦有運算單位來運算…然後透過記憶體來通訊
可是就神經系統來說
神經元是否就是運算功能…神經聯結是否就像式電腦記憶體的通訊功能
目前還不知道…而且可能沒辦法這樣子對應
因為神經之間的連結 和電腦多的核心之間的溝通 有些不大相同
神經之間的連結可能也帶有一些計算的作用?
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不過如果要精確計算神經元處理訊號的時間
以及神經之間連結傳遞訊號的時間
時間比是否比較快? 我可能要查一下資料
目前比較知道的是腦波在15Hz左右 所以一秒鐘大約可以處理15個訊號
神經聯結則是要看連結的長度和半徑大小
長度越長要傳越久…半徑越大則是速度越快
至於傳遞速度就要再查閱一下書籍才知道了
或許不會到1000倍囉?
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這樣子的優勢是否會對智慧有幫助
我想可能是幫助的原因之一
但是其他原因有可能是怎樣子把訊號作各種轉換
讓輸入輸出之間的轉換是一種智慧的轉換
(譬如某種視覺輸入對應某種動作輸出的這種轉換)
(只有簡單的線性對應 或是複雜的智慧型對應 等等)
而這種轉換可能和大腦神經元和連結數目多 因此可能形成的連結架構多
以及上面提到的運算速度比也可能有關係了
目前的想法是這樣子.

]]> By: Hua http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-20179 Hua Thu, 25 Sep 2008 02:29:12 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-20179 我的問題不在於提升平行度以減少通訊量, 而是在於"單次的通訊成本"有多少? 例如: 假設一次處理器ALU運算是1 cycle, 多核間的通訊(記憶體階層讀取)需要1000 cycles, 所以計算與通訊的時間比是1:1000. 那麼在生物神經系統中的計算與通訊的比例是多少? 增加連結的神經數目會如何的增加通訊成本呢? 假設生物神經的計算與通訊成本是1:10, 較小的計算與通訊成本的比例是否能讓生物神經更適合接收或傳遞資訊(彼此互相影響), 這種優勢對"智慧"或"學習"有關聯嗎? 謝謝你的回應. 我的問題不在於提升平行度以減少通訊量, 而是在於”單次的通訊成本”有多少?
例如: 假設一次處理器ALU運算是1 cycle, 多核間的通訊(記憶體階層讀取)需要1000 cycles, 所以計算與通訊的時間比是1:1000.
那麼在生物神經系統中的計算與通訊的比例是多少? 增加連結的神經數目會如何的增加通訊成本呢?
假設生物神經的計算與通訊成本是1:10, 較小的計算與通訊成本的比例是否能讓生物神經更適合接收或傳遞資訊(彼此互相影響), 這種優勢對”智慧”或”學習”有關聯嗎?
謝謝你的回應.

]]> By: Mr. Thursday http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-20165 Mr. Thursday Wed, 24 Sep 2008 17:26:48 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-20165 溝通成本在多核心情況是否會增加 我想可能要看需要解決的問題了 如果問題可以切割成相關性很少的部分來平行處理 溝通的複雜度可能就不會那麼大 反之如果切割出來的子工作彼此之間有很大的相依性 譬如說子工作2需要子工作1的結果才能執行等等 那麼溝通的成本就會提高了 這是我的想法 也許有修過平行計算的讀者會學過更多 歡迎提供意見 謝謝了! 溝通成本在多核心情況是否會增
我想可能要看需要解決的問題了
如果問題可以切割成相關性很少的部分來平行處理
溝通的複雜度可能就不會那麼大
反之如果切割出來的子工作彼此之間有很大的相依性
譬如說子工作2需要子工作1的結果才能執行等等
那麼溝通的成本就會提高了
這是我的想法
也許有修過平行計算的讀者會學過更多
歡迎提供意見
謝謝了!

]]> By: Hua http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-20153 Hua Wed, 24 Sep 2008 08:41:40 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-20153 對於硬體是否強大到足以產生人工智慧, 我一直都有個疑問: "生物神經的計算與資料同步需要的cost(時間或是空間)的比例為何?" 我們看到處理器為了提昇效能走向多核. 核越多, 互相溝通所需的成本越大. 通訊成了多核效能上的瓶頸. 而生物的神經卻可以與上千個其他神經溝通相連. 對於硬體是否強大到足以產生人工智慧, 我一直都有個疑問:
“生物神經的計算與資料同步需要的cost(時間或是空間)的比例為何?”

我們看到處理器為了提昇效能走向多核. 核越多, 互相溝通所需的成本越大. 通訊成了多核效能上的瓶頸. 而生物的神經卻可以與上千個其他神經溝通相連.

]]> By: Mr. Thursday http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-19963 Mr. Thursday Thu, 18 Sep 2008 14:47:45 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-19963 To UV Thanks for sharing the news. It is interesting and it's a combination of both machine learning and fMRI data. An indirect way to predict fMRI activity for every noun by a trained model of associated verbs. ------------------------ seems the indirect way is also used in vision fMRI prediction. I'll put the link when I find the paper I've read. Thank you and also put the link of this paper below: http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/science2008.pdf To UV
Thanks for sharing the news.
It is interesting and it’s a combination of both machine learning and fMRI data.
An indirect way to predict fMRI activity for every noun
by a trained model of associated verbs.
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seems the indirect way is also used in vision fMRI prediction.
I’ll put the link when I find the paper I’ve read.
Thank you and also put the link of this paper below:
http://www.cs.cmu.edu/~tom/pubs/science2008.pdf

]]> By: UV http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-19937 UV Thu, 18 Sep 2008 01:14:38 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-19937 fascinating!! im a little fan of aibot..... this is an interesting article about computational neuroscience (but kinda old though) :P.....guess u might wanna take a look :) ( http://www.pittsburghlive.com/x/valleyindependent/teenscene/s_570102.html ) fascinating!!
im a little fan of aibot…..
this is an interesting article about computational neuroscience (but kinda old though) :P…..guess u might wanna take a look :)

( http://www.pittsburghlive.com/x/valleyindependent/teenscene/s_570102.html )

]]> By: Mr. Thursday http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-19897 Mr. Thursday Tue, 16 Sep 2008 14:44:25 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-19897 Mr. Monday Thank you! :) Mr. Monday
Thank you! :)

]]> By: Mr. Monday http://mmdays.com/2008/09/16/neuroscience_research/comment-page-1/#comment-19884 Mr. Monday Tue, 16 Sep 2008 03:18:21 +0000 http://mmdays.com/?p=6160#comment-19884 Hi, I like your research. My research is also multi-discipline. I recently read the cognitive psychology. It is interesting and helps me in HCI research. Your survey is beneficial and great. Hope that I could write one big picture of HCI like you. :) Good job. My goal is understanding human and technology to build user centric UI for people. :) Hi,
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