科学者はニューラルネットワークの複雑な振る舞いを理解する方法を説明します

モノグラフでは、科学者のチームは、ウェーブレット解析をさまざまな研究に応用することを検討しました。

神経生理学的データ — 脳のニューラルネットワーク全体の集団活動に対する個々のニューロンのダイナミクスの記録。ウェーブレット解析は従来のスペクトル解析の代替手段ですが、ウェーブレットではスペクトル分析のデータを要約し、ニューラルネットワークの動作を異なる時間スケールで同時に検討し、最も重要なことを強調し、不要なリズムやノイズを排除します。このようにして、研究者たちは、さまざまなレベルで神経システムの複雑な振る舞いを新たに見直すことが可能であることを示しました。個々の神経細胞の微視的ダイナミクス、すなわち個々のニューロンの活動の記録の分析から、脳のグローバルニューラルネットワークの巨視的ダイナミクス、脳波および脳磁図データの分析まで。

ウェーブレット理論の創出は、過去数十年にわたる数学における最も重要な発展の1つでした。これはおそらく、基礎科学のほとんどすべての分野で適用されている唯一の概念です。ウェーブレットは、画像認識と圧縮、複雑な信号の解析と合成、乱流の研究、生物学的および医療データからの特徴の抽出などに広く使用されています。D.

アレクサンダー・クラモフ、イノポリス大学神経科学・認知技術研究所長

この本には、関連する最新のトピックが含まれています実験的および計算論的神経科学で働く幅広い聴衆のために。モノグラフには9つの章があり、ウェーブレット分析の数学的な紹介と、神経科学の分野におけるこの新しいトピックの研究の概要が含まれています。ウェーブレットを使用して個々のニューロンの活動を分析する例を使用したマイクロダイナミクス、ウェーブレットと機械に基づくハイブリッドアプローチてんかん活動などを伴う学習、神経活動、脳のマイクロダイナミクス。

科学者たちは、この分野での独自の研究結果に基づいてこの本を書きました。2015年にモノグラフの初版が出版され、第2版では、著者は情報を更新し、既存の章を改訂し、イノポリス大学で実施した研究に基づいて、新しい章を書きました。

「モノグラフは、の教科書として使用できます。非専門家、大学院生、学部生。この本は、非線形動的システムとデータ処理に精通している神経生理学者、生物物理学者、数学者、およびこれらの分野と関連分野を専門とする大学院生にとって重要なリソースです」とアレクサンダークラモフは付け加えました。

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