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降维算法:大数据下必不可少的数据处理方法_亚博手机版


本文摘要:大部分感官、理解和运动启动功能依赖大脑中大量神经元的相互作用。

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大部分感官、理解和运动启动功能依赖大脑中大量神经元的相互作用。随着神经元记录技术的发展,科学家可以同时监测和记录大脑数百个神经元的活动,今后这个数字将翻倍。但是重要的问题不是为了打破单个神经元,而是从这个神经元集群的记录中能得到什么科学解释。

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(阿尔伯特爱因斯坦)神经元活动的非常简单的记录可以自动制作具体的传达,让科学家解释大脑是如何工作的。物理学家的组织网8月25日(北京时间)表示,美国卡内基梅隆大学(CMU)和哥伦比亚大学(CU神经科学的核心原则之一是,只有大量神经元共同工作,才能产生大脑功能。但是大部分标准分析方法不能一次分析一两个神经元。

要解释大量神经元如何相互合作,必须使用高级设备(如降维)的统计方法,才能说明这种大规模的神经记录。CMU电机系计算机工程及生物医学工程副教授拜伦余说。降维算法用于将数据从高维降维到低维,说明数据本质低的维结构。神经科学中,用少数潜在或隐秘的变量来总结大量神经元的活动。

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例如,当我们反复思考或在头脑中解决问题数学问题时,所有活动都在头脑中展开,而不脱离外部世界,通过这些潜在的变量可以跟踪一个人的想法。约翰肯尼迪,思想)确保了理解工具,可以考虑大脑如何区分不同的气味,在没有确认的情况下做出决定,以及在没有现实动作的情况下需要移动哪些肢体。约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视连续剧))两位作家指出,降维算法是标准分析方法,当人们研究比较健康的大脑和异常的大脑活动方式时,不会更容易,最终会给脑损伤和大脑功能障碍带来更好的化疗。

哥伦比亚大学统计学副教授约翰康宁汉姆表示,科学研究的主要目标之一是用非常简单的术语解释简单的现象。传统的神经科学家们仍然在寻找修改单个神经元的方法,但他们发现神经元的活动模式有变化的特点,一次只检查一个神经元很难解释这些活动。(约翰肯尼迪,Northern Exposure(美国电视),)降维算法为我们提供了一个涵盖单个神经元变化的方法,并找到了神经元之间相互对话的简要说明。

研究人员还认为,神经科学中反叛者算法比较新,但前景光明。随着神经记录技术的发展和美国大脑计划的进行,大数据不会变得更大,降维算法可能会沦落为不可缺少的数据处理方法。


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