科普:专家与新手大脑有何不同

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  为“学会英语”神经元活动,研究人员使用机器学习算法训练了另2当时人工神经网络。这种 名为“线性支持向量机器”的人工神经网络收集了多组实验数据,并把它们与神经元活动相关联。研究人员发现,随着小鼠完成任务愈加熟练,它们的神经网络就愈加精确与专注,当把哪些变化映射在这种 人工神经网络中,就可预测小鼠接下来的行为,准确度高达90%。

  美国科尔德斯普林实验室、哥伦比亚大学和英国伦敦大学学院等机构研究人员发现,当小鼠从“新手”变为“专家”时,其脑细胞回路和神经元活动都不有所变化,神经网络变得更为集中和专注。研究成果最近发表在美国《神经元》月刊上。

  研究人员发现,在小鼠之前 之前 结束了了学习时,相关神经元只在做确定的瞬间才会有所反馈;而当小鼠详细掌握该技能时,就仿佛“成竹在胸”,其神经元会提前之前 之前 刚结束了了反馈。

  新华社北京11月25日电 熟练掌握某项技能的专家和初学者的大脑有何不同?研究人员近日通过动物实验和机器学习算法发现了二者区别,并研发出可预测动物行为的新法律法律依据,这也显示出人工智有助于益神经科学研究的潜力。

  实验中,研究人员训练小鼠完成感知决策任务。小鼠们先接收闪光、滴答声等多重感知刺激,否则 通过有确定地舔舐另一5个出水口中的另一5个,告诉研究人员哪些刺激是高频还是低频。否则 确定正确,小鼠会得到奖励。在该过程中,小鼠的神经元变化都被双光子成像显微镜观测记录下来。