Barcali
Active member
- Katılım
- 14 Şub 2021
- Mesajlar
- 1,145
- Puanları
- 38
Yapay hudut ağları uyudukları vakit daha uygun öğreniyor San Diego – California Üniversitesi Tıp Fakültesinde çalışan tıp profesörü ve uyku araştırmacısı Dr. Maxim Bazhenov, “Beyin biz uykudayken epeyce meşgul oluyor ve gün boyunca öğrendiğimiz şeyleri yenidenlıyor” diyor. “Uyku, anıların bir daha düzenlenmesine yardımcı oluyor ve onları en tesirli biçimde sunuyor.”
Bazhenov ve meslektaşları, yayımlanan evvelki çalışmalarında uykunun objeler, beşerler ya da olaylar içindeki niçinsiz ve dolaylı alakaları hatırlama kabiliyeti olan rasyonel hafızayı nasıl inşa ettiğini ve eski anıların unutulmasına karşı müdafaa sağladığını aktardı.
UYKU PERİYOTLARI EKLENDİĞİ VAKİT EN GÜZEL HALDE ÖĞRENİYOR
Populer Science Türkçe’de yer alan araştırmanın neticelerina gore yapay hudut ağları ise insan beyninin mimarisinden faydalanarak, temel bilimlerden tıbba ve iktisat ile toplumsal medyaya kadar epey sayıda teknoloji ile sistemin güzelleştirilmesini sağlıyor. Hesaplama suratı üzere birtakım bakımlardan ise muhteşem insan performansına ulaşıyor ancak değerli bir tarafta başarısız oluyorlar: Yapay hudut ağları sıralı olarak öğrendiklerinde, yeni bilgi evvelki bilginin üzerine yazılıyor. Bu olguya yıkıcı unutma ismi veriliyor.
“Bunun bilakis insan beyni daima halde öğreniyor ve yeni ayrıntıları mevcut bilgilerle birleştiriyor” diyor Bazhenov. “Genelde de, yeni eğitimin ortasına anıların pekiştirilmesi için uyku devirleri eklendiği vakit en âlâ biçimde öğreniyor.”
PLOS Computational Biology bülteninin dünkü sayısında yazan kıdemli makale müellifi Bazhenov ve meslektaşları, biyolojik modellerin yapay hudut ağlarındaki yıkıcı unutma tehdidini hafifçeletmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve kelam konusu ağların çeşitli araştırma alanlarında sunduğu faydaları nasıl artırabileceğini tartışıyorlar.
Bilim insanları yeni çalışmalarında, doğal hudut sistemlerinin yapay biçimde taklit edildiği artışlı hudut ağları kullanmış: Bilgi daima aktarılmak yerine, aşikâr vakit içinderda farklı olaylar biçiminde iletiliyor.
Araştırmacılar artışlı ağlar yeni bir bakılırsav üzerinde eğitildiğinde ve kimi bazı uykunun taklit edildiği çevrim dışı devirler uygulandığında, yıkıcı unutmanın hafifçelediğini keşfetmiş. Makalenin müellifleri, insan beyninde olduğu üzere bu ağlarda da “uyumanın” eski eğitim datalarını bariz biçimde kullanmadan eski anıların bir daha oynatılmasını sağladığını söylüyor.
Anılar insan beyninde sinaptik tartı kalıplarıyla temsil ediliyor; yani iki nöron içindeki irtibatın gücü yahut büyüklüğüyle.
“Yeni bir bilgi öğrendiğimizde” diyor Bazhenov, “nöronlar belirli bir sırada ateşleniyor ve bu durum ortalarındaki sinapsları artırıyor. Uyku sırasında, uyanık olduğumuz vakit öğrenilen bu artışlı kalıplar bizatihi yinelanıyor. Buna bir daha faaliyete geçme yahut bir daha oynatma deniliyor.
YAPAY HUDUT AĞLARINA UYGULADIKLARINDA, AĞLARIN YIKICI ÖĞRENMEDEN KAÇMASINA YARDIMCI OLUYOR
“Sinaptik plastisite yahut değiştirilme ya da kalıp verilme kapasitesi, uyku esnasında da geçerli oluyor ve hafızayı temsil eden sinaptik yük kalıplarını daha da zenginleştirip, unutmayı önlemeye yahut eski vazifelerden yeni nazaranvlere bilgi aktarılmasını sağlamaya yardımcı oluyor.”
Bazhenov ve meslektaşları bu yaklaşımı yapay hudut ağlarına uyguladıklarında, ağların yıkıcı öğrenmeden kaçınmasına yardımcı olduklarını keşfettiler.
“Bu durum, bahsetmiş olduğumiz ağların beşerler yahut hayvanlar üzere daima biçimde öğrenebildikleri manasına geliyordu. İnsan beyninin uyku esnasında bilgiyi nasıl işlediğini anlamak, insan deneklerde hafızanın zenginleştirilmesine yardımcı olabilir. Uyku ritimlerinin zenginleştirilmesi, daha güzel hafızaya yol açabilir.
“Başka projelerde bilgisayar modelleri kullanarak, uyku sırasında işitsel tonlar üzere uyku ritimlerini zenginleştiren ve öğrenmeyi uygunlaştıran uyarımlar uygulamak üzere en uygun stratejileri geliştirmeye çalışıyoruz. Kelam konusu çalışmalar bilhassa, hafıza yaşlanmayla birlikte yahut Alzheimer hastalığı üzere kimi durumlarda gerilediği vakit olduğu üzere en uygun biçimde değilken kıymetli olabilir.”
Bazhenov ve meslektaşları, yayımlanan evvelki çalışmalarında uykunun objeler, beşerler ya da olaylar içindeki niçinsiz ve dolaylı alakaları hatırlama kabiliyeti olan rasyonel hafızayı nasıl inşa ettiğini ve eski anıların unutulmasına karşı müdafaa sağladığını aktardı.
UYKU PERİYOTLARI EKLENDİĞİ VAKİT EN GÜZEL HALDE ÖĞRENİYOR
Populer Science Türkçe’de yer alan araştırmanın neticelerina gore yapay hudut ağları ise insan beyninin mimarisinden faydalanarak, temel bilimlerden tıbba ve iktisat ile toplumsal medyaya kadar epey sayıda teknoloji ile sistemin güzelleştirilmesini sağlıyor. Hesaplama suratı üzere birtakım bakımlardan ise muhteşem insan performansına ulaşıyor ancak değerli bir tarafta başarısız oluyorlar: Yapay hudut ağları sıralı olarak öğrendiklerinde, yeni bilgi evvelki bilginin üzerine yazılıyor. Bu olguya yıkıcı unutma ismi veriliyor.
“Bunun bilakis insan beyni daima halde öğreniyor ve yeni ayrıntıları mevcut bilgilerle birleştiriyor” diyor Bazhenov. “Genelde de, yeni eğitimin ortasına anıların pekiştirilmesi için uyku devirleri eklendiği vakit en âlâ biçimde öğreniyor.”
PLOS Computational Biology bülteninin dünkü sayısında yazan kıdemli makale müellifi Bazhenov ve meslektaşları, biyolojik modellerin yapay hudut ağlarındaki yıkıcı unutma tehdidini hafifçeletmeye nasıl yardımcı olabileceğini ve kelam konusu ağların çeşitli araştırma alanlarında sunduğu faydaları nasıl artırabileceğini tartışıyorlar.
Bilim insanları yeni çalışmalarında, doğal hudut sistemlerinin yapay biçimde taklit edildiği artışlı hudut ağları kullanmış: Bilgi daima aktarılmak yerine, aşikâr vakit içinderda farklı olaylar biçiminde iletiliyor.
Araştırmacılar artışlı ağlar yeni bir bakılırsav üzerinde eğitildiğinde ve kimi bazı uykunun taklit edildiği çevrim dışı devirler uygulandığında, yıkıcı unutmanın hafifçelediğini keşfetmiş. Makalenin müellifleri, insan beyninde olduğu üzere bu ağlarda da “uyumanın” eski eğitim datalarını bariz biçimde kullanmadan eski anıların bir daha oynatılmasını sağladığını söylüyor.
Anılar insan beyninde sinaptik tartı kalıplarıyla temsil ediliyor; yani iki nöron içindeki irtibatın gücü yahut büyüklüğüyle.
“Yeni bir bilgi öğrendiğimizde” diyor Bazhenov, “nöronlar belirli bir sırada ateşleniyor ve bu durum ortalarındaki sinapsları artırıyor. Uyku sırasında, uyanık olduğumuz vakit öğrenilen bu artışlı kalıplar bizatihi yinelanıyor. Buna bir daha faaliyete geçme yahut bir daha oynatma deniliyor.
YAPAY HUDUT AĞLARINA UYGULADIKLARINDA, AĞLARIN YIKICI ÖĞRENMEDEN KAÇMASINA YARDIMCI OLUYOR
“Sinaptik plastisite yahut değiştirilme ya da kalıp verilme kapasitesi, uyku esnasında da geçerli oluyor ve hafızayı temsil eden sinaptik yük kalıplarını daha da zenginleştirip, unutmayı önlemeye yahut eski vazifelerden yeni nazaranvlere bilgi aktarılmasını sağlamaya yardımcı oluyor.”
Bazhenov ve meslektaşları bu yaklaşımı yapay hudut ağlarına uyguladıklarında, ağların yıkıcı öğrenmeden kaçınmasına yardımcı olduklarını keşfettiler.
“Bu durum, bahsetmiş olduğumiz ağların beşerler yahut hayvanlar üzere daima biçimde öğrenebildikleri manasına geliyordu. İnsan beyninin uyku esnasında bilgiyi nasıl işlediğini anlamak, insan deneklerde hafızanın zenginleştirilmesine yardımcı olabilir. Uyku ritimlerinin zenginleştirilmesi, daha güzel hafızaya yol açabilir.
“Başka projelerde bilgisayar modelleri kullanarak, uyku sırasında işitsel tonlar üzere uyku ritimlerini zenginleştiren ve öğrenmeyi uygunlaştıran uyarımlar uygulamak üzere en uygun stratejileri geliştirmeye çalışıyoruz. Kelam konusu çalışmalar bilhassa, hafıza yaşlanmayla birlikte yahut Alzheimer hastalığı üzere kimi durumlarda gerilediği vakit olduğu üzere en uygun biçimde değilken kıymetli olabilir.”