Detta dokument behandlar en process för skapande och efterföljande bränning av sekvenser av neuronala mönster, som kan finnas i den mänskliga hjärnan. Skalan är ett av större mönster som uppstår från en ensemblemassa, eventuellt genom någon typ av energiekvation och ett reduktionsförfarande. Kopplingarna mellan mönstren kan bildas naturligt, som en resteffekt av själva mönsterskapelsen. Om processen är giltig, då mönstret skapande kan vara relativt förenklad och automatisk, där neuronen inte behöver göra något särskilt intelligent. Mönstergränssnitten blir något abstrakt utan fasta gränser och exakt struktur bestäms mer av medelvärden eller förhållanden. Detta dokument följer noga upp den tidigare forskningen, inklusive två tidigare artiklar i serien och använder idéerna om entropi och sammanhållning. Med ett litet tillägg är det möjligt att visa hur de inter-mönster länkar kan bestämmas. En ny kompakt rutnät form av en tidigare Counting Mechanism visas också. Slutligen är det möjligt att förklara hur en mycket grundläggande upprepande struktur kan bilda godtyckliga mönster och aktiveringssekvenser mellan dem. Detta dokument behandlar en process för skapande och efterföljande bränning av sekvenser av neuronala mönster, som kan finnas i den mänskliga hjärnan. Skalan är ett av större mönster som uppstår från en ensemblemassa, möjligen genom någon typ av energiekvation såsom entropi och ett reduktionsförfarande. Kopplingarna mellan mönstren kan bildas naturligt, som en resteffekt av själva mönsterskapelsen. Om processen är giltig, då mönstret skapande kan vara relativt förenklad och automatisk, där neuronen inte behöver göra något särskilt intelligent. Mönstergränssnitten blir något abstrakt utan 2 fasta gränser och exakt struktur bestäms mer av medelvärden eller förhållanden. Om processen bygger på en energiekvation som minskar till ett mer stabilt tillstånd, kan det kräva mindre avsiktligt beteende än till exempel att skapa kluster på ett konstruktivt sätt att avsiktligt länka mellan noder. För en storskalig struktur skulle detta definitivt vara nödvändigt. Detta dokument följer noga upp den tidigare forskningen, inklusive två tidigare artiklar i serien och använder idéerna om entropi och sammanhållning. Ett exempel på den reaktivaproaktiva jämförelsen kan göras med hjälp av en tidigare räknemekanism [12], men en ny kompakt rutnätsform föreslås sedan och kan vara en annan generell mekanism. Resten av tidningen är organiserad enligt följande: Avsnitt 2 beskriver den senaste och nya teorin. Avsnitt 3 spår men ett exempel för att visa hur olika klassificeringar kan tolka uppgifterna. Avsnitt 4 jämför teorin med någon annan forskning. Avsnitt 5 beskriver en upprepningsprocess som kan förklara hur mönster kan bildas och sedan aktivera varandra. Slutligen innehåller avsnitt 6 några slutsatser om arbetet. En viktig punkt i teorin är att många neuroner inuti en mönsterlänk med varandra. Det är inte så att det finns en enda väg från en neuron till nästa, men det finns massor av kopplingar mellan alla neuroner. Testteorin [2] använde också denna princip och antas också i testerna [8]. Även om inte varje nod behöver ansluta med varje annan nod; om de flesta noder ansluter med varandra, är det ett ganska bra sätt att definiera mönstret form. Man kan föreställa sig att noderna fortfarande har kopplingar till andra platser, men när de är upphetsade, kommer mönstergruppen att förstärka sig själv tillräckligt för att göra det betydande, medan andra mer glest sammankopplade uppsättningar skulle möjligen dö ut. Det är ett välkänt fenomen, som beskrivs i det relaterade arbetsavsnittet. Det skulle därför också vara så att närmare "mönster" skulle föredra att ansluta sig till varandra [8]. Detta skulle då också hänvisa till mer liknande begrepp, när hela processen kan vara mer förenlig med statsövergångar och sådana saker. I dokumentet [6] har man redan betraktat de allmänna mekanismerna och den använda energin och entropin som åtgärder för att beskriva hur mönstren kan bildas. Detta dokument utvidgar dessa ekvationer något till att omfatta inter-mönster anslutningar.
Sedan har ensemblehierarkimodellen nära relationer till en som föreslås för den mänskliga hjärnan i REF [10].
New Ideas for Brain Modelling 3
{'venue': 'Cognitive Systems Research, Vol. 55, pp. 1-13, 2019, Elsevier', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}