Notice bibliographique
Résumé
In this work, we attempt to provide a theoretical rationale, rooted on biological grounds, for the anatomical organization of neurons in the brain. We propose a maximum entropy principle for the brain, inspired by Merzenich's work on neuroplasticity and Hebb's and Edelman's postulate for brain development. We show that when one maximizes the joint entropy of neuronal diameter and length constrained by neurophysiological elements of power, resource, space, and time, one arrives at a maximum entropy joint distribution conforming to a joint gamma distribution often reported in the literature. Then, using graph theory, we show how biological neuronal networks may self-organize topologically to maximize entropy and exhibit properties of a Rentian scaled small-world architecture to accompany learning and memory formation often observed in in vivo and in vitro neuronal networks across different species. This thesis is an attempt to show how the brain unfolds in a structured and lawful manner such that it embeds these laws into its anatomy to make learning and memory formation possible. It attempts to show that these fundamental elements of everyday life are mapped to the structural and topological level, which can be explained through an inference model from maximizing Shannon's entropy subject to biological constraints. In the hope of advancing the engineering of truly intelligent robotics, we believe that translating brain dynamics with mathematical and physical laws can pave the way for the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».