Ist es wahr, dass jeder einzelne Neuron im Gehirn so leistungsstark ist wie ein ganzes tiefes künstliches neuronales Netzwerk?
Ja, abhängig von der Art des Neurons und dem erforderlichen Funktionsniveau.
In "Einzelne kortikale Neuronen als tiefe künstliche neuronale Netzwerke" haben David et al. ein tiefes neuronales Netzwerk entworfen, um die Komplexität eines L5 kortikalen pyramidalen Neurons einer Ratte zu erreichen. Sie haben 200 Stunden zufällige erregende und hemmende Eingänge sowie die Spannungsausgabe erfasst. Anschließend haben sie tiefe neuronale Netzwerke aus der Suche nach neuronaler Architektur mit dem Neuron verglichen, bis sie eines fanden, das lernen und die kortikalen pyramidalen Neuronen annähernd abbilden konnte. Das Ergebnis war "eine TCN-Architektur mit sieben Schichten (Tiefe), 128 Kanälen pro Schicht (Breite) und T = 153 ms (Verlauf)", sowie "die Genauigkeit des Modells war relativ unempfindlich gegenüber den Größen der zeitlichen Kerne der verschiedenen DNN-Schichten, wenn die gesamte zeitliche Ausdehnung des gesamten Netzwerks konstant gehalten wurde".
Die Gesamtkomplexität dieses Modells würde dann `128*7=896` Neuronen betragen und unter der Annahme, dass die Kernelgröße 3 und eindimensional ist, `3*896=2688` Verbindungen.
Trotz dieser Größe beschleunigte das TCN-Modell die Simulation von biologischen Neuronen um mehrere Größenordnungen.
Andererseits führen einige Neuronen, wie die Ganglienzellen der Netzhaut im menschlichen Auge, relativ einfache Operationen aus, die mit Top-Hat- oder Black-Hat-Kantenerkennungsfiltern approximiert werden können, die einem 3x3-Kern oder 1 Neuron und 9 Verbindungen entsprechen. RGCs haben jedoch in der Regel etwa 100 Verbindungen, was sie im Falle des Zelltods robuster macht.