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忘れた記憶を復活させる薬が開発される」記事へのコメント

  • 公式な広報ページに
    図3 「ヒスタミンが神経活動にノイズを加えることで記憶を回復させること」を説明する確率共鳴モデルがあります
    https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/press/z0111_00001.html [u-tokyo.ac.jp]

    これが腑に落ちない説明になっています

    まず,脳内に保存された記憶を想起する過程が画像処理に似ているという例え話を持ち出しています
    この時点で,すでに話がすり替わっている気がしますが
    さらに画像処理でノイズを加えると欠損した情報が補える場合(つまり記憶が復活する)とそうでない場合が持ち出されています

    でもこれは画像処理の2値化アルゴリズムの性質の話で,
    近傍の画素からどうやって欠損した情報を補うかというモルフォロジー演算の特性の話です.
    つまりモルフォロジー演算のアルゴリズムと欠損のパターンと加わったノイズのパターンの
    三つが都合よく合致した場合だけ2値化に成功する訳で
    そもそもの「ヒスタミンが神経活動にノイズを加えることで記憶を回復させること」に対してかなり飛躍した内容になっています.

    せいぜいノイズを加えると2値化に成功する場合があるだけで,
    2値化に成功する確率が上がる(つまり記憶が回復する確率が高くなる)説明にはなっていません.

    神経回路の結合がモルフォロジー演算で近似できるという点はまあ多分あっていると思いますが,
    確率共鳴モデルを使うと確率が上がる証明などは存在するのでしょうか?

    このレベルの話になると,ディープラーニングの話とも共通の話題になります.
    DNNで考えると,例えばDNNのアフィンレイヤの前にノイズを加えると
    学習時の汎化性能が上がる場合があります.つまりネットワークの学習効率が上がり,結果的に性能が上がるということはあり得ます.
    このような原理で,想起の能力が向上する,という話なら分からないでもないですが
    神経回路&記憶のメカニズムとしてそのような解釈は可能なのでしょうか?

    週末にでも元論文をしっかり読んでみるつもりですが
    もし詳しい人がいたら解説をお願いしたいです.

UNIXはただ死んだだけでなく、本当にひどい臭いを放ち始めている -- あるソフトウェアエンジニア

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