Студопедия — Структуру и функционирование одиночного нейрона
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Структуру и функционирование одиночного нейрона






Базовый элемент нервной системы - нервная клетка, называемая нейро­ном. На рисунке 2.1 представлена упрощенная модель нейрона. В нейроне можно выделить тело клетки, называемое сомой, а также исходящие из него два вида отростков: а) по которым в нейрон поступает информация - дендриты и б) по которым нейрон передает информацию - аксон. Каждый нейрон имеет только один выходной отросток, по которому он может передавать импульс другим нейронам.

Рис. 2.1. Упрощенная модель нейрона и его соединения с соседним нейроном

1 - тело клетки; 2 - аксон; 3 - дендри­ты; 4 - синапсы

 

Одиночный нейрон принимает возбуждения от огромного количества нейронов (их число может достигать тысячи). Как уже отмеча­лось, мозг человека состоит из порядка 1011 нейронов, которые взаимодейст­вуют через огромное количество соединений. Каждый нейрон передает воз­буждение другим нейронам через нервные стыки, называемые синапсами, при этом процесс передачи сигналов имеет сложную электрохимическую природу. Синапсы играют роль репитеров информации, в результате функци­онирования которых возбуждение может усиливаться или ослабляться. Как следствие, к нейрону приходят сигналы, одна часть из которых оказывает воз­буждающее, а вторая - тормозящее воздействие. Нейрон суммирует возбуж­дающие и тормозящие импульсы. Если их алгебраическая сумма превышает некоторое пороговое значение, то сигнал с выхода нейрона пересылается по­средством аксона к другим нейронам.

Рассмотрим модель нейрона, связанную с первыми попытками формали­зовать описание функционирования нервной клетки. Введем следующие обо­значения: п - количество входов нейрона; х1,..., хn - входные сигналы, х = [ х1,…, хn ]T; w0,…,wn - синаптические веса, w =[w0,..., wn]T; у - выходной сигнал нейрона; w0 - пороговое значение; f - функция активации.

Формула, описывающая функционирование нейрона, имеет вид

y = f(s), (2.1)

где

Выражения (2.1) и (2.2) описы­вают нейрон, представленный на рисунке 2.2.

Рис. 2.2. Модель нейрона

 

Функция активации f мо­жет принимать различные формы в зависимости от конкретной модели нейрона.

Как следует из приведенных формул, нейрон функционирует очень простым образом. Вначале входные сигналы х0, хи...,хп умно­жаются на соответствующие им веса w0, wx,..., wn. Полученные значения суммируются. В результате возника­ет сигнал s, отражающий функцио­нирование линейной части нейрона. Этот сигнал подается на вход функции активации, которая чаще всего имеет нелинейный характер. Предположим, что значение сигнала

х0 равно 1, а вес w0 называется порогом (англ. bias). Где хранятся знания в нейроне, имеющем такое описание? Оказывается, что знания хранятся именно в весах. Однако наибольшим феноменом оказывает­ся то, что нейроны очень легко обучаются (при помощи алгоритмов, описы­ваемых в следующих разделах текущей главы), причем обучение сводится к подбору значений весов.

На рисунке 2.2 изображена обобщенная модель нейрона, однако в искусст­венных нейронных сетях применяются его конкретные модификации. Неко­торые частные модели нейрона будут обсуждаться в следующих разделах. Необходимо отметить, что искусственные нервные клетки, структура которых соответствует рисунке 2.2, соединяются между собой в математических моделях также как и их оригиналы в настоящем мозге. Способы соединения нейронов, а также методы обучения возникающих при этом структур мы также будем рассматривать в следующих разделах.







Дата добавления: 2015-09-06; просмотров: 1090. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Принципы резекции желудка по типу Бильрот 1, Бильрот 2; операция Гофмейстера-Финстерера. Гастрэктомия Резекция желудка – удаление части желудка: а) дистальная – удаляют 2/3 желудка б) проксимальная – удаляют 95% желудка. Показания...

Ваготомия. Дренирующие операции Ваготомия – денервация зон желудка, секретирующих соляную кислоту, путем пересечения блуждающих нервов или их ветвей...

Билиодигестивные анастомозы Показания для наложения билиодигестивных анастомозов: 1. нарушения проходимости терминального отдела холедоха при доброкачественной патологии (стенозы и стриктуры холедоха) 2. опухоли большого дуоденального сосочка...

Хронометражно-табличная методика определения суточного расхода энергии студента Цель: познакомиться с хронометражно-табличным методом опреде­ления суточного расхода энергии...

ОЧАГОВЫЕ ТЕНИ В ЛЕГКОМ Очаговыми легочными инфильтратами проявляют себя различные по этиологии заболевания, в основе которых лежит бронхо-нодулярный процесс, который при рентгенологическом исследовании дает очагового характера тень, размерами не более 1 см в диаметре...

Примеры решения типовых задач. Пример 1.Степень диссоциации уксусной кислоты в 0,1 М растворе равна 1,32∙10-2   Пример 1.Степень диссоциации уксусной кислоты в 0,1 М растворе равна 1,32∙10-2. Найдите константу диссоциации кислоты и значение рК. Решение. Подставим данные задачи в уравнение закона разбавления К = a2См/(1 –a) =...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия