Neural computation とは

ニューラルコンピューティングは、ニューロンのネットワークによって実行される仮説的情報処理である。ニューラルコンピューティングは、ニューロコンピューティングが認知を説明するという論文を進歩させる、計算主義とも呼ばれる、マインドオブコンピューティング理論と呼ばれる哲学的伝統に関連しています。神経活動の計算を計算上のものとして提案した最初の人物は、ウォーレン・マッカロックとウォルター・ピッツ(Walter Pitts)が1943年の精密な論文「神経活動に内在するアイデアの論理的微積分」であった。古典主義、つながり主義、計算神経科学など、計算主義の3つの一般的な枝があります。すべての3つの枝は認知が計算であることに同意するが、どのような計算が認知を構成するかには同意しない。古典主義の伝統は、脳における計算はデジタルであり、デジタルコンピューティングに類似していると考えています。接続主義と計算神経科学の両方は、認知を実現する計算が必然的にデジタル計算であることを必要としない。しかし、2つの枝は、どのような実験データを用いて、認知現象の説明モデルを構築すべきかについては、大きく反対している。コネクショニストは、認知現象を説明するモデルを構築するための行動的証拠に頼っているのに対し、計算神経科学は認知を説明する数学的モデルを構築するために神経解剖学的および神経生理学的情報を活用する。
心の計算理論の3つの主要な伝統と、脳における計算の異なる可能な形態を比較するとき、我々が一般的な意味で計算によって意味するものを定義することは有用である。計算は、一連のルールに従って、変数またはエンティティとしても知られている車両の処理です。この意味における規則は、指定された出力を生成するために、変数の現在の状態に対する操作を実行するための命令に過ぎません。言い換えれば、規則は、コンピューティングシステムへの特定の入力が与えられると、どの出力を生成するかを指示する。コンピューティングシステムは、確立された規則のセットに従って車両を処理するために構成要素が機能的に構成されなければならない機構である。コンピューティングシステムによって処理される車両のタイプによって、どのタイプの計算が実行されるかが決定されます。伝統的に、認知科学では、神経活動に関連した2つのタイプの計算が提案されている。デジタルとアナログであり、大部分の理論的作業は認知のデジタル理解を組み込んでいる。デジタル計算を実行するコンピューティングシステムは機能的に編成され、ストリング上の数字のタイプおよび位置に関して数字ストリングに対する操作を実行する。神経スパイクは、0または1のような離散単位または桁とみなすことができるので、神経スパイク列シグナリングは何らかの形のデジタル計算を実装すると主張されている – ニューロンは活動電位を発するか、または発火しない。したがって、神経スパイク列は数字の列として見ることができます。あるいは、アナログコンピューティングシステムは、非離散の既約連続変数、すなわち時間の関数として連続的に変化するエンティティに対する操作を実行する。これらの種類の操作は、微分方程式のシステムによって特徴付けられる。
神経計算は、例えば、神経計算のモデルを構築することによって研究することができる。
このテーマに特化した科学雑誌Neural Computationがあります。
人工ニューラルネットワーク(ANN)は、研究領域の機械学習のサブフィールドです。 ANNの作業は、神経計算の知識にある程度触発されています。