НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПЕРВЫЕ

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

ПЕРВЫЕ ПОПЫТКИ Первой попыткой создания и исследования искусственных нейронных сетей считается работа Дж. Маккалока (J. Mc. Culloch) и У. Питтса (W. Pitts) «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности» (1943 г. ), в которой были сформулированы основные принципы построения искусственных нейронов и нейронных сетей. И хотя эта работа была лишь первым этапом, многие идеи, описанные в ней, остаются актуальными и на сегодняшний день.

БИОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОТОТИП Центральная нервная система имеет клеточное строение. Единица — нервная клетка, нейрон. Он состоит из тела и отростков, которые соединяют его с внешним миром. Отростки, по которым нейрон получает возбуждение, называются дендритами. Отросток, по которому нейрон передает возбуждение, называется аксоном, причем аксон у каждого нейрона один. Дендриты и аксон имеют довольно сложную ветвистую структуру. Место соединения аксона нейрона — источника возбуждения с дендритом называется синапсом.

БИОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОТОТИП Основная функция нейрона состоит в передаче возбуждения из дендритов в аксон. Но сигналы, которые поступают из разных дендритов, могут влиять на сигнал в аксоне. Нейрон выдаст сигнал, если суммарное возбуждение превысит некоторое предельное значение, которое в общем случае меняется в некоторых границах. В противном случае на аксон сигнал выдан не будет: нейрон не ответит на возбуждение. У этой основной схемы много осложнений и исключений, однако большинство нейронных сетей моделируют именно эти простые свойства.

СВОЙСТВА НЕЙРОНА • Принимает участие в обмене веществ и рассеивает энергию. Меняет внутреннее состояние со временем, реагирует на входные сигналы, формирует выходные воздействия и поэтому является активной динамической системой. • Имеет множество синапсов — контактов для передачи информации

СПОСОБЫ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ • Информационный подход: безразлично, какие механизмы лежат в основе работы искусственных нейронных сетей, важно лишь, чтобы при решении задач информационные процессы в НС были подобны биологическим. • Биологический: при моделировании важно полное биоподобие, и для этого необходимо детально изучать работу биологического нейрона.

ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН •

ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН •

ИСКУСТВЕННЫЙ НЕЙРОН •

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Рассмотренная модель искусственного нейрона игнорирует много свойств биологического нейрона. Например, она не принимает во внимание задержки во времени, которые влияют на динамику системы. Входные сигналы сразу порождают исходные. Но несмотря на это, искусственные нейронные сети, составленные из рассмотренных нейронов, выявляют свойства, которые присущи биологической системе.