И как архитектура сверточной нейронной сети помогает делать выводы о когнитивно-поведенческих различиях полов
Играют ли гормоны роль в наших когнитивных способностях? По-разному ли устроен мужской и женский мозг? Ответ положительный. Структурные различия в кластерах нервных клеток мужского и женского мозга дают нам достаточно оснований для того, чтобы рассматривать пол как биологическую переменную в исследованиях мозга. Различия в среднем коэффициенте интеллекта между мужчинами и женщинами невелики по величине и непоследовательны, этой информации недостаточно, чтобы сделать вывод о различиях в анатомии мозга. Вот тут-то и срабатывает искусственная помощь.
Современные исследования
За последние несколько лет машинное обучение привлекло к себе огромное внимание. Современный ажиотаж начался, когда так называемые глубокие нейронные сети стали превосходить другие существующие модели. Эти улучшения показывают потенциал технологий медицинской визуализации, анализа данных и диагностики. Многослойная МРТ и обработка изображений позволили сгруппировать различные функции человеческого мозга, характерные для определенного пола, и определить тонкие различия в личностных чертах.
Исследование анатомии мозга при помощи структур нейронных сетей, в частности архитектуры сверточной нейронной сети, помогло сделать вывод, что эти биологические различия являются следствием эволюционного процесса, специфичного для пола.
Основы
Почему машинное обучение? Что такое глубокие нейронные сети? Машинное обучение - это способ создать интуитивное понимание данных с помощью систем обучения распознаванию закономерностей. После обучения они должны уметь принимать решения, даже если это стечение обстоятельств, с которыми они никогда раньше не сталкивались.
Такими системами являются глубокие нейронные сети. Алгоритмы глубокого обучения визуализируют данные в виде слоев. Они пропускают данные через несколько «уровней» алгоритмов, каждый из которых дает упрощенное представление данных на следующем уровне. Многоуровневая нейронная сеть предназначена для интерпретации визуальных входов и выполнения таких задач, как классификация изображений и обнаружение объектов.
Основная цель - обобщить закономерности, полученные на основе предыдущих данных, и предоставить правильные прогнозы для новых, невидимых данных.
Что такое сверточная нейронная сеть? Сверточная нейронная сеть - это алгоритм глубокого обучения, который может определять и анализировать особенности изображений. CNN также могут использоваться для идентификации текста, более известного как обработка естественного языка; оставим это для другого обсуждения. Сети CNN также используются для приложений глубокого обучения в здравоохранении, и в данном случае для медицинской визуализации.
- Первая цель инструмента свертки - разделить различные элементы изображения для интерпретации, и (здесь) анализируются структуры нервных клеток. Сама архитектура CNN вдохновлена паттернами связи нейронов в человеческом мозге.
- Другая цель - идентифицировать полностью связанный слой, который использует выходные данные сверточного слоя для прогнозирования наилучшей классификации для сети.
Процесс
Стимулирование электрических сигналов в головном мозге вызывает соответствующие эмоциональные реакции, и эти ответы соотносятся с определенным нервным кластером в мозге. Соответствующие МРТ, соответствующие стимулу, затем анализируются с использованием CNN. Сравниваются структуры кластеров. Кроме того, стимулы можно обратить и сообщить о них, если наблюдается необходимая реакция. Входы (стимулы) соединяются с выходами (ответами), и, следовательно, мы разрабатываем обобщенный паттерн. Затем это можно использовать, чтобы делать выводы и предсказывать ответы.
В алгоритм были переданы МРТ мужчин и женщин, и он был способен предсказывать пол с машинной точностью. Это доказало, что наблюдаемые анатомические различия существуют в человеческом мозге.
Другие выводы, сделанные в результате исследования, заключались в том, что женщины сильнее реагируют на негативные эмоциональные стимулы, чем мужчины. Это приводит к повышенному риску депрессии и тревожных расстройств у женщин. Аналогичным образом были сопоставлены и нанесены на карту другие области мозга, включая левый таламус, гипоталамус и медиальную префронтальную кору. Подробные выводы см. В статье Различия в мозге мужчин и женщин: данные глубокого обучения.
Ранние исследования
Психология, лежащая в основе этих выводов, лучше подтверждает эти различия. Социальные психологи в 1990-х годах высмеивали идею каких-либо фундаментальных когнитивных различий между мужским и женским сознанием.
«В то время (когда Дайан Халперн продолжала свои исследования в 1991 году) казалось очевидным, что любые гендерные различия в мыслительных способностях были вызваны практикой социализации, артефактами и ошибками в исследовании, а также предвзятостью и предубеждениями», - написала Халперн в своем предисловии к первое издание, Половые различия в когнитивных способностях. Однако после критических исследований в 2000-х годах стало ясно, что различия в поведении между полами существуют.
«Поведенческие различия в совокуплении, воспитании детей и агрессии необходимы для выживания и размножения», - говорит Шах, профессор психиатрии, поведенческих наук и нейробиологии из Стэнфорда. Психологическое поведение и различия встречаются как у мужчин, так и у женщин, и они скорее врожденные, чем приобретенные. Различие в их нервных цепях означает, что кластеры нервных клеток эволюционно определенным образом связаны с нашим мозгом.
Обработка изображений - лишь одно из многих приложений нейронных сетей. Каждый день появляются новые области машинного обучения, и есть еще чему поучиться и узнать. Сообщите нам, что вам больше всего понравилось в этой статье, и оставьте комментарий, если вы лучше поняли эти концепции глубокого обучения!
