Искусственные нейронные сети (инс) Строение биологического нейрона

Биологический нейрон и его состав.

Рис.1. Строение биологического нейрона

Искусственный нейрон и его состав.

Рис.2. Искусственный нейрон

Искусственный нейрон (Artificial neuron) – упрощенная модель биологического нейрона

Искусственная нейронная сеть (ИНС)

Рис.3. Искусственная нейронная сеть как совокупность взаимодействующих между собой искусственных нейронов

Искусственная нейронная сеть (ИНС) – совокупность взаимодействующих между собой искусственных нейронов

Как работают нейросети (почему они могут решать задачи) 2 2 2

Все нейроны работают по одному алгоритму. Другими словами, внутри любого нейрона сигнал обрабатывается всегда одинаково. Но тогда, казалось бы, нет никакого индивидуального преобразования, а значит, ответ сети всегда будет одинаковым. На самом деле, вся суть кроется в так называемых синапсах (Synapsis).

У каждого биологического нейрона тысячи входов. Каждый из них соединен с выходами других нейронов. Получается на каждый нейрон тысячи синапсов. Помножим это число на миллиарды нейронов в биологических нейросетях (в головном мозге 85 миллиардов нейронов^¹) и получим огромное число синапсов^².

Суть в том, что каждый синапс индивидуален. Он может либо усиливать, либо ослаблять проходящей через него сигнал. Более того, с течением времени синапсы могут меняться, а значит, будет меняться характер изменения сигнала. Если правильно подобрать параметры синапсов, то входной сигнал, после прохода через нейронную сеть, будет преобразовываться в правильный выходной сигнал.

Синапсы

Синапс (Synapsis) – место стыка выхода одного нейрона и входа другого, в котором происходит усиление или ослабление сигнала.

Рис.4. Синапсы в структуре биологического нейрона

На рисунке 4 цветом выделены синапсы (в центре сверху – один из синапсов в деталях). Красный цвет – главный нейрон на картинке. Желтый цвет – выходы соседних нейронов. Длинный отросток главного нейрона справа (аксон) является его выходом. Можно заметить, что конец этого отростка соединен с двумя входами другого нейрона, которого уже не видно на рисунке.

Уровень сложности нейросетей

6. Возможности компьютерного моделирования нейронных сетей.

7. Скорости обработки информации реализациями инс и мозгом человека

В искусственных нейронных сетях (ИНС) количество нейронов необходимо уменьшить, поскольку миллиарды нейронов моделировать невозможно. Для того, чтобы понять, насколько сильно при моделировании уменьшается это количество, обратимся к рисунку 5.

Рис.5. Зависимость скорости обработки информации от количества синапсов

Серый квадрат слева внизу – возможности обычных компьютеров (но не компьютерных реализаций нейронных сетей). Далее идут два эллипса. Они представляют собой современные программные (а иногда и аппаратные) реализации искусственных нейронных сетей. До человека еще далеко!