Искусственный интеллект


Нейрон - часть 2


Синаптический вес может изменяться в процессе функционирования синапса. Многие ученые считают такое изменение нейрофизиологическим коррелятом (следом) памяти. При этом роль механизмов молекулярной памяти заключается в долговременном закреплении этих следов.
Нейроны можно разбить на три большие группы: рецепторные, промежуточные и эффекторные. Рецепторные нейроны обеспечивают ввод в мозг сенсорной информации. Они трансформируют сигналы, поступающие на органы чувств (оптические сигналы в сетчатке глаза, акустические в ушной улитке или обонятельные в хеморецепторах носа), в электрическую импульсацию своих аксонов. Эффекторные нейроны передают приходящие на них сигналы исполнительным органам. На конце их аксонов имеются специальные синаптические соединения с исполнительными органами, например мышцами, где возбуждение нейронов трансформируется в сокращения мышц. Промежуточные нейроны осуществляют обработку информации, получаемой от рецепторов, и формируют управляющие сигналы для эффекторов. Они образуют центральную нервную систему.
О строении мозга.
Головной мозг человека и высших животных состоит из серого и белого вещества. Серое вещество
image003.png (11389 bytes)
представляет собой сеть дендритов, аксонов и тел нервных клеток. Миэлинизированные волокна, соединяющие различные области мозга друг с другом, с органами чувств и мускулами, образуют белое вещество.
В мозге существуют структурно обособленные отделы, такие, как кора, гиппокамп, таламус, мозжечок, миндалина, полосатое тело и т. д. Каждый из отделов, в свою очередь, имеет сложное модульное строение. Особое место в мозге зажимает церебральная кора. Она образует поверхность мозга, она также является его новейшей частью. Считается, что именно здесь происходят важнейшие процессы ассоциативной переработки информации.

О моделировании нейронных сетей
Уровни моделирования и терминология.
Моделирование функций нервной системы производится на разных уровнях организации и абстракции. Можно выделить следующие категории моделей: отдельных нейронов, небольших групп нейронов, нейронных сетей, нервной системы, мыслительной деятельности и мозга в целом.Далее будем рассматривать модели уровня нейронных сетей, состоящие из большого количества взаимосвязанных моделей нейронов. При этом акцент делается не на тщательной имитации свойств нейрона с целью исследования его динамических и адаптивных характеристик (как это имеет место на уровне моделирования отдельных нейронов), а на коллективных эффектах, возникающих при объединении большого числа нейроподобных элементов. Основная роль здесь отводится структуре межнейронных связей, что позволяет использовать простые модели нейронов и моделировать достаточно большие сети.
В дальнейшем при рассмотрении различных моделей нейронных сетей мы будем, придерживаясь терминологии различных авторов, называть их также «искусственные нейронные сети», «нейроподобные сети» или просто «нейронные сети». Модель нейрона принято называть также «нейроподобный элемент», «искусственный нейрон», «блок», «узел» или просто «нейрон».




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин