Cómo utilizar los códigos neuronales para Neuronales Predictores

La forma en que una célula nerviosa o neurona, se comunica la información a otra neurona se conoce como el " código de los nervios . " Posibles aspectos del código neural incluyen la tasa de disparo neuronal , el momento preciso de la cocción , y la longitud de la potenciación (excitación prolongada ) . Una vez que haya reunido una buena cantidad de datos sobre las respuestas neuronales ( código neural ) a diversos estímulos , puede utilizar fácilmente el software de redes neuronales para simular futuros experimentos y predecir los resultados sobre la base de un factor de predicción de los nervios , o un algorithm.Things predictivos podrás Necesita
datos ( estímulos y las respuestas neuronales ) de software de red
Neural
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Crear un conjunto de datos . Para ello, cree un ( número o letra ) código estándar para las respuestas neuronales que se han reunido . Por ejemplo, si la información del código neural que haya reunido se basa en el número de veces que se dispara la neurona dentro de un minuto de los estímulos , entonces se podría simplemente utilizar el número ( de pulsos por minuto ) como el código. Así , el conjunto de datos puede mostrar el tipo de estímulo y la tasa de disparar como tal :

A - 16

B - 2 Foto

C - 5

AB - 10

AC - 20

BC - . 3

Incluir múltiples resultados para cada tipo de estímulo
2

Encontrar un modelo de red neuronal para utilizar . Como usted está tratando de predecir la salida de los nervios ( los códigos neurales ) , asegúrese de usar software biológico que tiene en cuenta las propiedades del sistema neural.
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Utilice backpropagation para entrenar a la neural red . Dividir establecidos en dos conjuntos más pequeños de sus datos. Use aproximadamente 90 por ciento de los establecidos como un conjunto de entrenamiento de sus datos. Guarde los datos restantes para más tarde utilizar como un conjunto de datos de validación . Introduzca sus datos de entrenamiento en la red neuronal. Usando backpropagation , la red neuronal puede revisar rápidamente sus predicciones con los datos reales muchas veces , cada vez acercándose más a un factor predictivo neuronal efectiva .
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Introduzca sus datos de validación establecidos en la red entrenada. Una vez que la red neuronal ha pasado por el conjunto de datos de entrenamiento y encontró un predictor neural , utilice los datos restantes que hay que probar el predictor y asegurarse de que funciona bien . La validación comprobará que las predicciones hechas por el predictor neural coinciden con las respuestas que en realidad se encuentran en su experimentos.
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Introduzca los nuevos datos hipotéticos con respuestas desconocidos en la red neuronal entrenada y validado . Las respuestas que recibe son los resultados previstos del experimento hipotético.