AI 2일차 기초수학, 뉴런, 순전파, 역전파, 은닉층, 출력층
2,364 오늘 28 어제 38 뇌의 뉴런 사이의 연결을 식별하고 매핑하는 과정인 뉴런 재구성은 신경과학에서 중요한 연구 분야입니다. 뉴런 재구성은 뇌가 어떠한 방식으로 작동하는지 알아차리고 여러 신경 장애에 대한 치료법을 개발하는 데 도움이 됩니다. 하지만 기존의 뉴런 재구성 방법은 시간이 오래 걸리고 노동 집약적이며 오류가 발생하기 쉽습니다. 그렇기 때문에 연구자들은 뉴런을 재구성하는 새롭고 더 나은 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 이러한 방법 중 하나는 3D 이미징 기술을 사용하여 뉴런을 빠르고 정의롭게 재구성하는 빠르고 정확한 자동화된 방법입니다.
이 새로운 방법에 대하여 상세하게 살펴보겠습니다.
뉴런 세포막의 특성
1. 축색 안에는 많은 칼륨K 채널들이 존재하고 나트륨 Na이온이 소량 존재합니다. 2. 외부는 반대로 나트륨Na이 대량 존재하고 칼륨K이 소량 존재합니다. 세포막 내부에는 음성을 띄고 있고 외부는 양성을 띄고있습니다. 이로 인해 세포 내외는 전위차를 빚고있는데 이것을 막전위라고합니다. 막전위는 세포 내외의 물질들의 이온 농도차이 떄문에 발생하는데, 이 농도차이의 기본적인 원인은 나트륨칼륨 펌프입니다.
아래에서 추가 기록 예정. 3. 내부에 존재하는 칼륨은 확산력에 의해서 외부로 나가고싶어하나 정전압에 의해서는 세포 안쪽에 있으려고 합니다. 4. 세포 외부에 존재하는 나트륨은 정전압과 확산력에 의해서 세포 안쪽으로 들어올려고합니다. 5. 세포막에는 나트륨이 왔다갔다.
중요한 것은 데이터
스탠포드대 연구원이었던 페이페이 리인공지능의 대모라 불림는 이런 생각을 했어요. 이건 알고리즘 문제가 아니라 데이터 양이 부족해서 인 것 같은데. 그렇게 프로젝트를 시작했어요. 이것이 바로 이미지넷 2010년부터 시작한 이미지넷은 1000개 꼬리표에 100만개 이미지를 인식해 그 정확도를 겨루는 컴퓨터 비전 대회입니다. 이 대회에서 2012년에 알렉스넷이 우승을 차지하면서 세상의 사랑을 받았습니다.
컴퓨터 비전 오류 수준이 3.5였는데요. 이는 사람의 인식보다. 더 정확하다는 뜻입니다. 당시 알렉스넷은 신경망을 8개 층으로 구성했는데요. 이 때문에 엄청난 연산 필요했어요. CPU만으로 감당이 안 되다보니, 병렬 연산에 유리한 GPU들을 대거 투입했죠. 이세돌 9단을 이긴 알파고는 13개 층으로 구성돼 있다고 합니다.
3D 이미징을 통한 새로운 자동화된 방법
이러한 문제를 극복하기 위해 연구자들은 뉴런 재구성을 위해 자동화된 알고리즘을 활용하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 전자 현미경과 머신러닝 및 컴퓨터 비전 기술을 결합하여 뉴런 추적 및 재구성 과정을 자동화합니다. 이 자동화된 방법은 전자 현미경 이미지에서 뉴런의 구조를 인식하도록 신경망을 훈련시키는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 네트워크는 이 지식을 사용하여 개별 뉴런의 수상 돌기를 추적하고 각 뉴런의 3D 모델을 생성합니다.
이 프로세스는 수동 추적보다. 훨씬 빠르며, 예전에는 몇 주 또는 몇 달이 걸렸던 뉴런 재구성 작업을 단 몇 시간 만에 완료할 수 있습니다. 또한 자동화된 방법은 사람의 눈에는 보이지 않을 수 있는 뉴런과 인접 뉴런 사이의 연결을 감지할 수 있기에 수동 추적보다. 더 정확합니다.
수초의 역할
1. 수초가 존재하는 이유는 정보 전달에 혼선이 있지 않게끔 하는 것입니다. 2. 축색의 간격 마다. 수초가 존재합니다. 수초가 둘러쌓여있지 않은 부분은 랑비에결절이라고 합니다. 3. 수초로 둘러쌓여있는 부분은 채널이 열리는 현상이 발생하지 않고 정보를 그대로 전달해줍니다. 즉, 수초는 정보전달을 빠르게 해주면서 함께 정보의 혼선을 방지해주는 역할을 합니다. 축색을 절연시키고, 신경 충동의 전도 속도를 크게 증가시킨다.
라고 써있음 시냅스에서의 정보 전달 신경 전달 물질 시냅스소말이라는 화학 물질로 정보를 전달합니다. 축삭말단에서 그 화학물질을 터트리듯이 다음 뉴런의 수상돌기에다가 정보를 담은 화학물질을 뿌려 넘겨주는 과정입니다. [시냅스 이후의 정보 전달 : 다른 뉴런의 세포체에서 실현하는 현상] 어떤 것들은 흥분성 시냅스 후 전위 EPSP, 55mv를 넘어라 넘어라 하는 것가 발생합니다.
자주 묻는 질문
뉴런 세포막의 특성
1 좀 더 자세한 사항은 본문을 참고하시기 바랍니다.
중요한 것은 데이터
스탠포드대 연구원이었던 페이페이 리인공지능의 대모라 불림는 이런 생각을 했어요 좀 더 자세한 사항은 본문을 참고해 주세요.
중요한 것은 데이터
이러한 문제를 극복하기 위해 연구자들은 뉴런 재구성을 위해 자동화된 알고리즘을 활용하는 새로운 방법을 개발했습니다 좀 더 자세한 사항은 본문을 참고하시기 바랍니다.
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