Лекция 2 Модели формальных нейронов

План

1. Структура биологического нейрона.

2. Структурные элементы искусственных нейронных сетей.

3. Функционирование формального нейрона.

4. Модели формальных нейронов.

4.1. Обобщенная модель.

4.2. Модель Мак-Каллока и Питтса.

4.3. Динамическая модель.

4.4. Статическая модель.

1. Структура биологического нейрона

Центральная нервная система имеет клеточное строение. Единицей этой системы является нервная клетка или нейрон. Нейрон имеет следующие основные свойства:

1) участвует в обмене веществ и рассеивает энергию. Меняет внутреннее состояние с течением времени, реагирует на входные сигналы и формирует выходные воздействия и поэтому является активной динамической системой;

2) имеет множество синапсов – контактов для передачи информации;

3) нейрон взаимодействует путем обмена электрохимическими сигналами двух видов: электротоническими (с затуханием) и нервными импульсами (спайками), распространяющимися без затухания.

Нейросетевые технологии – это алгоритмы, имитирующие деятельность биологического мозга искусственными структурами из формальных нейронов.

Рассмотрим обобщенную структуру нервной клетки, для понимания терминов, использующихся при описании искусственных нейронов.

Кора головного мозга человека представляет собой поверхность, образованную нейронами, толщиной от 2 до 3 мм с площадью около 2200 см². Кора головного мозга содержит около 10¹¹ нейронов, что приблизительно равно числу звезд Млечного пути. Каждый нейрон связан с 10³ - 10⁴ другими нейронами. В целом мозг человека содержит приблизительно от 10¹⁴ до 10¹⁵ взаимосвязей.

В настоящее время нейроны разделяют на три большие группы: рецепторные, промежуточные и эффекторные. Рецепторные нейроны предназначены для ввода сенсорной информации в мозг. Они преобразуют воздействие окружаю­щей среды на органы чувств (свет на сетчатку глаза, звук на ушную улитку) в электрические импульсы на выходе своих аксонов. Эффекторные нейроны пе­редают приходящие на них электрические сигналы исполнительным органам, например мышцам, также через специальные синапсы своих аксонов. Проме­жуточные нейроны образуют центральную нервную систему и предназначены для обработки информации, полученной от рецепторов и передачи управляю­щих воздействий на эффекторы.

Биологический нейрон содержит следующие структурные единицы (рис. 2.1).

Тело клетки (сома), которое включает ядро. От окружающей среды нейрон отделен тонкой мембраной, которая выполняет рецепторные функции.

Нейрон получает сигналы от других нейронов через древовидные отростки дендриты. Нейрон передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль аксона. На окончаниях волокон находятся синапсы. Синапс является элементарной структурой и функциональным узлом между двумя нейронами. Передача через синапс почти всегда однонаправленная. Различают пресинаптические и постсинаптические клетки — по направлению передачи импульса.

Когда импульс достигает синаптического окончания, высвобождаются определенные химические вещества, называемые нейротрансмиттерами. Нейротрансмиттеры диффундируют через синаптическую щель, возбуждая или затормаживая, в зависимости от типа синапса, способность нейрона-приемника генерировать электрические импульсы.

Особой структурной единицей нейрона являются Шванновские клетки.

Отдельный нейрон не является элементарной единицей обработки информации, а выполняет функции нервного центра. Дендриты и аксоны могут вступать в связи с участками мембран других нейронов, образуя сети. Эти сети и служат системами обработки информации.

Алгоритм работы биологического нейрона заключается в следующем. Проходя через синапс, электрический сигнал меняет свою амплитуду: увеличивает или уменьшает. Это можно интерпре­тировать как умножение амплитуды сигнала на весовой (синаптический) ко­эффициент. Взвешенные в дендритном дереве входные сигналы суммируют­ся в теле клетки, и затем на аксонном выхо­де генерируется выходной импульс (спайк) или пачка импульсов. Выходной сигнал проходит по ветви аксона и дости­гает синапсов, которые соединяют аксон с дендритными деревьями других нейронов. Через синапсы сигнал трансформируется в новый входной сигнал для смежных нейронов. Этот сигнал может быть положительным или отрица­тельным (возбуждающим или тормозящим) в зависимости от вида синапса. Величина сигнала, генерируемого на выходе синапса, определяется синаптическим коэффициентом (весом синапса), который может меняться в процессе функционирования синапса.

Базовым элементом искусственных нейронных сетей является линейный пороговый элемент (ЛПЭ) – искусственный нейрон или формальный нейрон (ФН).