Networks of the brain by Olaf Sporns
Дочитала книгу про нейронные сети мозга (не совсем учебник, но и не примитивный научпоп, скорее для публики, хоть немного знающей основы нейробиологии)
https://mitpress.mit.edu/books/networks-brain
Вкратце - Спорнс пишет легко и понятно и в начале дает небольшое общее введение в теорию графов и ее основные понятия. Идея того, что мозг состоит из множества нейронных сетей, которые поделены на модули, кластеризованы, и более менее связаны с какими-то функциями (более узкими или широкими, как у ассоциативных областей мозга) - совсем не нова, но Спорнс пишет про изучение нейронных сетей, их структуры и функций, в том числе в динамике, с помощью теории графов.
Одна из самых важных вещей, которые он объясняет - это small-world networks. Представьте два типа графов (то есть как будто нейронных сетей в мозге, где узлы это нейроны, а ребра - или соединения - синапсы нейронов): один граф полностью упорядочен и каждый узел соединяется только с 4-мя ближайшими соседями. Второй граф не упорядочен совсем, соединения между узлами в нем случайные. Так вот, в первом случае мы получаем высокий уровень кластеризации (что в мозге соответствует способности обрабатывать информацию на локальном уровне), но чтобы передать информацию любому другому узлу сети (отдаленному), придется пройти большой путь через узлы, так как каждый соединяется только с соседями. Во втором типе все наоборот - попасть от одного случайного узла к другому можно по короткому пути, но при этом никакой структуры и кластеризации, а значит и нет особо локальной обработки информации. К тому же мозг не может позволить себе столько длинных соединений, это ограничивается объемом черепа.
В особом типе сети - small-world network - большая часть соединений - между соседники узлами, но добавляется небольшой процент случайных, "длинных" связей - в итоге созраняется кластеризация и локульный процессинг, но путь от одного случайного узла к другому сокращается очень сильно (правильно эта метрика называется characteristic path length). При этом мозг платит сравнительно небольшую цену за длинне соединения, потому что их немного. И собственно много статей показывают, что нейросети в мозге имеют small-world-like организацию, ровно как и социальные сети (ну и тут все это еще имеет отношение к теориии шести рукопожатий)
Короче хорошая книга, я одобряю, а где ее взять вы итак знаете!
Дочитала книгу про нейронные сети мозга (не совсем учебник, но и не примитивный научпоп, скорее для публики, хоть немного знающей основы нейробиологии)
https://mitpress.mit.edu/books/networks-brain
Вкратце - Спорнс пишет легко и понятно и в начале дает небольшое общее введение в теорию графов и ее основные понятия. Идея того, что мозг состоит из множества нейронных сетей, которые поделены на модули, кластеризованы, и более менее связаны с какими-то функциями (более узкими или широкими, как у ассоциативных областей мозга) - совсем не нова, но Спорнс пишет про изучение нейронных сетей, их структуры и функций, в том числе в динамике, с помощью теории графов.
Одна из самых важных вещей, которые он объясняет - это small-world networks. Представьте два типа графов (то есть как будто нейронных сетей в мозге, где узлы это нейроны, а ребра - или соединения - синапсы нейронов): один граф полностью упорядочен и каждый узел соединяется только с 4-мя ближайшими соседями. Второй граф не упорядочен совсем, соединения между узлами в нем случайные. Так вот, в первом случае мы получаем высокий уровень кластеризации (что в мозге соответствует способности обрабатывать информацию на локальном уровне), но чтобы передать информацию любому другому узлу сети (отдаленному), придется пройти большой путь через узлы, так как каждый соединяется только с соседями. Во втором типе все наоборот - попасть от одного случайного узла к другому можно по короткому пути, но при этом никакой структуры и кластеризации, а значит и нет особо локальной обработки информации. К тому же мозг не может позволить себе столько длинных соединений, это ограничивается объемом черепа.
В особом типе сети - small-world network - большая часть соединений - между соседники узлами, но добавляется небольшой процент случайных, "длинных" связей - в итоге созраняется кластеризация и локульный процессинг, но путь от одного случайного узла к другому сокращается очень сильно (правильно эта метрика называется characteristic path length). При этом мозг платит сравнительно небольшую цену за длинне соединения, потому что их немного. И собственно много статей показывают, что нейросети в мозге имеют small-world-like организацию, ровно как и социальные сети (ну и тут все это еще имеет отношение к теориии шести рукопожатий)
Короче хорошая книга, я одобряю, а где ее взять вы итак знаете!
