Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей.
Структура основных типов нейронных сетей генетически предопределена. При этом исследования в области сравнительной нейроанатомии говорят о том, что по фундаментальному плану строения мозг очень мало изменился в процессе эволюции. Однако детерминированные нейронные структуры демонстрируют свойства изменчивости, обуславливающие их адаптацию к конкретным условиям функционирования.
Генетическая предопределенность имеет место также и в отношении свойств отдельных нейронов, таких, например, как тип используемого нейромедиатора, форма и размер клетки. Изменчивость на клеточном уровне проявляется в пластичностисинаптических контактов. Характер метаболической активности нейрона и свойства проницаемости синаптической мемраны могут меняться в ответ на длительную активизацию или торможение нейрона. Синаптический контакт "тренируется" в ответ на условия функционирования.
Изменчивость на уровне сети связана со спецификой нейронов. Нервная ткань практически лишена характерной для других типов тканей способности к регенерации путем деления клеток. Однако нейроны демонстрируют способность к формированию новых отростков и новых синаптических контактов. Ряд экспериментов с преднамеренным повреждением нервных путей указывает, что развитие нейронных ответвлений сопровождается конкуренцией за обладание синаптическими участками. Это свойство в целом обеспечивает устойчивость функционирования нейронный сетей при относительной ненадежности их отдельных компонент - нейронов.
Специфическая изменчивость нейронных сетей и свойств отдельных нейронов лежит в основе их способности к обучению - адаптации к условиям функционирования - при неизменности в целом их морфологической структуры. Следует заметить, однако, что рассмотрение изменчивости и обучаемости малых групп нейронов не позволяет в целом ответить на вопросы об обучаемости на уровне высших форм психической деятельности, связанных с интеллектом, абстрактным мышлением, речью.
Прежде чем перейти к рассмотрению моделей нейронов и искусственных нейронных сетей, сформулируем общие фактологические положения о биологических нейронных сетях. Здесь мы полностью следуем изложенному в книге Ф.Блума, А.Лейзерсона и Л.Хофстедтера.
Основными действующими элементами нервной системы являются отдельные клетки, называемые нейронами. Они имеют ряд общих с клетками других типов черт, при этом сильно отличаясь от них по своей конфигурации и функциональному назначению. Активность нейронов при передаче и обработке нервных импульсов регулируется свойствами мембраны, которые могут меняться под воздействием синаптических медиаторов. Биологические функции нейрона могут меняться и адаптироваться к условиям функционирования. Нейроны объединяются в нейронные сети, основные типы которых, а также схемы проводящих путей мозга являются генетически запрограммированными. В процессе развития возможно локальное видоизменение нейронных сетей с формированием новых соединений между нейронами. Отметим также, что нервная система содержит помимо нейронов клетки других типов.
- Лекция 3. Биологический нейрон и его кибернетическая модель.
- Метод нейробиологии.
- Биологический нейрон.
- Нейронные сети.
- Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей.
- Формальный нейрон.
- Обучение нейрона детектированию границы "черное-белое"
- Лекция 4. Персептрон Розенблатта.
- Персептрон Розенблатта.
- Теорема об обучении персептрона.
- Линейная разделимость и персептронная представляемость
- Лекция 5. Свойства процессов обучения в нейронных сетях.
- Задача обучения нейронной сети на примерах.
- Классификация и категоризация.
- Обучение нейронной сети с учителем, как задача многофакторной оптимизации. Понятие о задаче оптимизации.
- Постановка задачи оптимизации при обучении нейронной сети
- Лекция 6. Многослойный персептрон.
- Необходимость иерархической организации нейросетевых архитектур.
- Многослойный персептрон.
- Обучение методом обратного распространения ошибок.
- Лекция 7. Другие иерархические архитектуры.
- Звезды Гроссберга
- Принцип Winner Take All (wta) - Победитель Забирает Все - в модели Липпмана-Хемминга.
- Карта самоорганизации Кохонена.
- Нейронная сеть встречного распространения.
- Лекция 8. Модель Хопфилда.
- Сети с обратными связями
- Нейродинамика в модели Хопфилда
- Правило обучения Хебба
- Ассоциативность памяти и задача распознавания образов
- Лекция 9. Обобщения и применения модели Хопфилда.
- Модификации правила Хебба.
- Матрица Хебба с ортогонализацией образов.
- Отказ от симметрии синапсов.
- Алгоритмы разобучения (забывания).
- Двунаправленная ассоциативная память.
- Детерминированная и вероятностная нейродинамика.
- Применения сети Хопфилда к задачам комбинаторной оптимизации.
- Лекция 10. Неокогнитрон Фукушимы.
- Когнитрон: самоорганизующаяся многослойная нейросеть.
- Неокогнитрон и инвариантное распознавание образов.
- Лекция 11. Теория адаптивного резонанса.
- Дилемма стабильности-пластичности восприятия.
- Принцип адаптивного резонанса.
- Нейронная сеть aрt-1.
- Начальное состояние сети.
- Фаза сравнения.
- Фаза поиска.
- Обучение сети арт.
- Теоремы арт.
- Дальнейшее развитие арт: архитектуры арт-2 и арт-3. Нерешенные проблемы и недостатки арт-1.
- Сети арт-2 и арт-3.
- Лекция 12. Черты современных архитектур.
- Черты современных архитектур.
- Сегодняшний день нейронауки.
- Программное и аппаратное обеспечение. Нейро-эвм.