Como usar códigos neurais para Preditores Neurais

A maneira pela qual uma célula nervosa , ou neurônio, comunica a informação a outro neurônio é conhecido como o “código neural. ” Possíveis aspectos do código neural incluem a taxa de disparo neuronal , a temporização exacta do disparo , e o comprimento de potenciação (excitação prolongada) . Assim que juntar uma boa quantidade de dados sobre as respostas neuronais (código neural ) a vários estímulos , você pode facilmente usar o software de rede neural para simular experiências futuras e prever os resultados com base em um preditor neural , ou um algorithm.Things preditivos você precisa

dados ( estímulos e respostas neuronais ) software de rede neural

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Criar um conjunto de dados. Faça isso através da criação de um padrão ( número ou letra ) de código para as respostas neuronais que você recolheu. Por exemplo, se as informações do código neural que você tenha obtido é baseado no número de vezes que o neurônio dispara dentro de um minuto de estímulo, então você poderia usar apenas o número ( de pulsos por minuto) como o código. Assim , o conjunto de dados pode listar tipo de estímulo e taxa de disparar como tal :

A – 16

B – 2

C – 5

AB – 10

AC – 20

BC – . 3

Incluir vários resultados para cada tipo de estímulo

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Encontrar um modelo de rede neural para usar . Como você está tentando prever saída neural ( os códigos neurais ) , certifique-se de usar o software biológico que leva em conta as propriedades do sistema neural.

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Use backpropagation para treinar o neural rede . Dividir estabelecidos em dois conjuntos menores de seus dados. Use cerca de 90 por cento dos definidos como um conjunto de treinamento de seus dados. Salve os dados restantes para mais tarde para usar como um conjunto de dados de validação. Digite os seus dados de formação estabelecidas na rede neural. Usando backpropagation , a rede neural pode rapidamente testar suas previsões contra os dados reais muitas vezes, cada vez mais próximos de um preditor neural eficaz .

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introduzir os seus dados de validação estabelecidos para a rede treinada. Uma vez que a rede neural passou pelo conjunto de dados de treinamento e encontraram um preditor neural , use os dados restantes você tem que testar o preditor e garantir que ele funciona bem. Validação irá verificar que as previsões feitas pelo preditor neural coincidir com as respostas que você realmente encontrados em seus experimentos.

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inserir novos dados hipotéticos com respostas desconhecidas para a rede neural treinada e validada. As respostas que você recebe são os resultados previstos do experimento hipotético .