13 Биологический и формальный нейрон

Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы»

Биологический нейрон.

Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать электрические импульсы между нейронами. Все процессы передачи раздражений от нашей кожи, ушей и глаз к мозгу, процессы мышления и управления действиями - все это реализовано в живом организме как передача электрических импульсов между нейронами. Рассмотрим строение биологического нейрона. Каждый нейрон имеет отростки нервных волокон двух типов - дендриты, по которым принимаются импульсы, и единственный аксон, по которому нейрон может передавать импульс. Аксон контактирует с дендритами других нейронов через специальные образования - синапсы, которые влияют на силу импульса.

Можно считать, что при прохождении синапса сила импульса меняется в определенное число раз, которое мы будем называть весом синапса. Импульсы, поступившие к нейрону одновременно по нескольким дендритам, суммируются. Если суммарный импульс превышает некоторый порог, нейрон возбуждается, формирует собственный импульс и передает его далее по аксону. Важно отметить, что веса синапсов могут изменяться со временем, а значит, меняется и поведение соответствующего нейрона.

Формальный нейрон.

Первой работой, заложившей теор. фундамент для создания искусственных моделей нейронов и нейронных сетей, считают статью Уоррена С.Мак-каллока и Вальтера Питтса "Логическое исчислени идей, относящихся к нервной активности" (1943). Гл. принцип теории заключается в том, что явления, относящиеся к высшей нервной деят-ти, м.б. проанализ-ны и поняты, как некоторая активность в сети, состоящей из логических эл-ов, принимающих 2 состояния. При этом для всякого логического выражения, удовлетворяющего этим условиям, м.б. найдена сеть логических эл-ов, имеющая описываемое этим выражением поведение. Модель логического элемента, получившего название "формальный нейрон":

Формальный нейрон представляет собой мат-кую модель процессора, имеющего несколько входов и 1 выход. Вектор вход. сигналов (поступающих через "дендриты") преобразуется нейроном в выход. сигнал (распространяющийся по "аксону") с использованием 3 функциональных блоков. Вектор локальной памяти содержит инф-цию о весовых множителях, с которыми вход. сигналы будут интерпр-ся нейроном. Переменные веса являются аналогом чувствительности пластических синоптических контактов. Выбором весов достигается та или иная интегральная функция нейрона. В блоке суммирования происходит накопление общего входн. сигнала, равного взвешенной сумме входов.