ہبریڈ نیورل نیٹ ورک ماڈلز فار پریکٹ نیوورل پلاسیٹی آؤٹ آؤٹ آؤٹ کے لیے

توجہ میکانیات اور ٹرانسپورٹ-بسیڈ ہبریڈز ہیں۔

حال ہی میں، توجہی میکانیات اور ٹرانسر آرکیٹیکچرز کو CN اور RN پشتونوں پر منتقل کیا گیا ہے. خود مختاری کو اس بات کی اجازت دیتا ہے کہ ماڈل مختلف وقتی نکات یا دماغ کے شعبوں کے اندر مصنوعی طور پر توازن قائم کیا جائے، جو کہ پلاسٹک کی عدم موجودگی کے ساتھ غیر آئینی عمل پزیر ہو سکتا ہے، مثال کے طور پر،

گراف نیوورل نیٹ ورکس (GNs) Integrated with CNs

چونکہ دماغ ایک نیٹ ورک ہے اس لیے گراف nernets سیارچہ میں داخل ہو چکا ہے. ایک ہیپاٹ ماڈل علاقائی دماغ کی حثیت سے موجود خصوصیات نکالنے کے لیے ایک سی این استعمال کر سکتا ہے، پھر ان خصوصیات کو کھلانے کا استعمال کر سکتا ہے جو GNN کو ان خصوصیات میں شامل کر سکتے ہیں جنہیں کہ نہایت خطرناک طور پر پلاسٹک یا عملی تعلق رکھنے والی بیماریوں کی پیش گوئی کے لیے خاص طور پر استعمال کیا جاتا ہے، جیسے کہ دماغ کو چوٹ لگنے والی چوٹ یا متعدد متحرک نتائج کی پیش رفت کی پیش گوئی کی جا رہی ہے،

ڈاٹ مدولات ڈرنگ ہائیبریڈ ماڈل پرفارمنس

ہیپاٹائٹس ماڈلز کی طاقت ان کی صلاحیت سے پیدا ہوتی ہے تاکہ وہ ڈیٹا کی سطح پر زیادہ سے زیادہ مقدار میں اضافہ کر سکیں ۔

• ] Structural MRI [T1, T2, DTI) &ndash؛ ماورالک اور سفید فام حالتیں فراہم کرتا ہے۔
• [Functional MRI [1] (restate and work-serves-serves) &andash; فعال سرگرمی کے عمل کو پکڑنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
• Electroencephalography (EEG) اور ] magnetoencephalography (MEG)[EG]] &andash؛ Bleti struction-rethyality-reouscularation –
• گینیٹک اور خلائی ڈیٹا]، اورنڈاش؛ پولیجینٹک خطرے اسکور، جین ایکسپریس کی سطحیں پلاسٹک سے متعلقہ جینز (مثلاً BDNF, COMT)۔
• Behavioral/clinical اسکورز] اورنڈاش؛ متعدد پروگراموں میں اداکاری یا موٹر ٹیسٹ پرفارمنس پر۔

ایک اچھی طرح سے تیار کردہ ہیپاٹائٹس ماڈل ایسے کراس موڈز سیکھ سکتے ہیں جو ایک واحد این جی ڈی کے رسائی کے لئے نا معلوم ہوں گے مثال کے طور پر، ایک دو منزلہ آرکیٹیکچرز ایک دوسرے میں DTI پر نشر ہو سکتا ہے اور EG Spectrograms میں، آخری کیمیائی تہ سے پہلے

تربیتی ہبریڈ ماڈلز: مشکلات اور حلات۔

ڈیٹا سکیر شہر اور یمن

نیورو سائنسی ڈیٹا بیس غیر معمولی طور پر چھوٹے&mdas ہیں؛ سینکڑوں، نہ کہ موضوعات۔ ہیبریڈ ماڈلز، لاکھوں پیرامیٹرز، کو زیادہ سے زیادہ سے زیادہ کی طرف راغب ہیں۔

پُراسرار تقاضوں

تربیت ایک سی این آر این-این-ایس-ایس-ایس-این -اے ایل ایل ڈیٹا پر 4DFMRI پر servation and processing وقت کی ضرورت ہوتی ہے. طالبان اکثر ماڈل ماڈل ماڈلنگ اور مخلوط پری-سی ڈی-اے-او(AWS, Google Cloud TPUs) اور اوپن- ساوریول (پی اے ٹیورفل) نے بہت سے اخراجات کو نیچے رکھا ہے، مگر بہت سے اخراجات کو برقرار رکھنے کے لیے رکاوٹ ہیں۔

غیر ذمہ‌دارانہ اور کلینکی اعتماد

کلینک کے طلبہ قابل تصدیق پیشینگوئیوں کی وضاحت کرتے ہیں. ہائیبریڈ ماڈلز سالماتی نقشوں (via Grad-CAM) میں شامل کر سکتے ہیں (جو CN) اور توجہ کے وزن کی عکاسی (یعنی تبدیلی کرنے والا)۔ اس کے علاوہ، تہ خانے حکمت عملی (LRP) کی مدد سے جو زیادہ تر خصوصیات میں شامل ہوتی ہیں [FTTT)

کلیدی اطلاقات

سٹرک‌ہی رُکن

ہنگامی طور پر استعمال کرنے والے موٹر یا زبان کی بحالی سب سے زیادہ فعال اطلاقی علاقہ ہے.

نیووراسشیمشن ریسپونس پریڈیشن (Nurostimulation Response Prediction)

ٹرانس انکارپوریشن مقناطیسی اسٹائل (TMS) اور ٹرانسپورٹکل براہ راست موجودہ اسمِ سالمات (tDCS) پلاسٹک کی تقسیم (regional) کرتی ہے لیکن مختلف ردِ عمل۔ ہائیبریڈ ماڈلز کو قبل از وقت کی تفاعل (fRI) اور Cortical morphology پر تربیت دی جاسکتی ہیں جو جلد ہی بعید از وقت برقی قوتِ ثقل کو ظاہر کر دے گی۔

پیڈیارک نیوورڈویلمنٹ

بچوں میں پلاسٹک کی تقسیم ابتدائی دماغ کی توہین سے سیکھنے اور دوبارہ بحال کرنے کی صلاحیت پیدا کی گئی ہے ۔

نیوارائڈجنری بیماری

ہبرڈ ماڈلز ان خفیہ نیٹ ورک کی کمی سے پہلے کی طرح بیماریوں کے مرض میں بھی کام کرتے ہیں

مستقبل کی ہدایات

اگلی دہائی کئی ترقیوں کو دیکھیں گے جو ہیکرین nerveal نیٹ ورک ماڈل کو زیادہ عملی اور اثر انداز کرتی ہیں:

• [FLT-supervised school کو بلاول شدہ دماغ اسکینس پر انحصار کرنا اور انتہائی مہنگا ڈیٹا کی شرح پر انحصار کم کرنا.
• Multamodal sound ماڈل پر سابقہ تربیت یافتہ مریخ پر بڑے رموزی ڈیٹا (مثلاً، برطانوی بیاباناک، انسانی کوانٹم پروجیکٹ) جو پلاسٹک کی دریافتوں کے لیے ایک مستحکم ثابت کیا جا سکتا ہے۔
• Bayesian Hervation ماڈل جو غیر یقینی انداز میں پیشگی پیشگی پیش گوئی کے ساتھ، Edministance کے لئے تنقیدی انداز میں۔
• [integration with Neromodulation]]]] بند-لوپ دماغ-کلمکلکل ایسے معملات بنانے کے لیے جو پلاسٹک ریاستوں کی درستی کے لیے مطابقت رکھتی ہیں۔
• Causal acconsence [1] کوائلی آرکیٹیکچر میں تبدیل کرنا تاکہ حقیقی پلاسٹک کو دوبارہ بحال یا عملی اثرات سے فرق کیا جا سکے۔