Нейронные сети. В соответствии с системным подходом объединения нейронов могут приобретать свойства, которых нет у отдельных нервных клеток.Важной единицей функциональной

В соответствии с системным подходом объединения нейронов могут приобретать свойства, которых нет у отдельных нервных клеток. Важной единицей функциональной активности ЦНС считается элементарная нейронная сеть.

Принципы кооперативного поведения нейронов в сети предполагают, что совокупность взаимосвязанных элементов обладает лучшими возможностями функциональных перестроек, то есть на уровне нейронной сети происходит не только преобразование входной информации, но и оптимизация межнейронных отношений, при водящая к реализации требуемых функций информационно-управляющей системы.

Одним из первых идею сетевого принципа в организации нейронов выдвинул Д. Хебб, позднее появились работы В. Мак-Каллоха и К. Питса, посвященные сетям формальных нейронов.

В настоящее время сетевой принцип в обеспечении процессов переработки информации получает все большее распространение. В основе этого направления лежат идеи о сетях нейpоноподобных элементов, объединение которых порождает новые системные качества.

По характеру организации в нервной системе чаще всего выделяют три типа сетей:

ü иерархические - характеризуются свойствами конвергенции (несколько нейронов одного уровня контактируют с меньшим числом нейронов другого уровня) и дивергенции (нейрон нижележащего уровня контактирует с большим числом клеток вышележащего уровня). Благодаря этому информация может многократно фильтроваться и усиливаться. Такой тип сетей наиболее характерен для строения сенсорных и двигательных путей;

ü локальные - в таких сетях поток информации удерживается в пределах одного иерархического уровня, оказывая на нейроны-мишени возбуждающее или тормозящее действие, что позволяет модулировать поток информации. Таким образом, нейроны локальных сетей действуют как своеобразные фильтры, отбирая и сохраняя нужную информацию. Предполагается, что подобные сети имеются на всех уровнях организации мозга. Сочетание локальных сетей с дивергентным или конвергентным типом передачи может расширять или сужать поток информации;

ü дивергентные - характеризуются наличием нейронов, которые, имея один вход, на выходе образуют контакты с множеством других нейронов. Таким путем эти сети могут влиять одновременно на активность множества элементов, которые при этом могут быть связаны с разными иерархическими уровнями. Являясь интегративными по принципу строения, эти сети, по-видимому, выполняют централизованную регуляцию и управление динамикой информационного процесса.

По мере развития представлений о строении и функционировании сетей разного типа наблюдается интеграция этих исследований и информационного подхода. Примером служит векторная психофизиология - новое направление, основанное на представлениях о векторном кодировании информации в нейронных сетях. Суть векторного кодирования в следующем: в нейронных сетях внешнему стимулу ставится в соответствие вектор возбуждения – комбинация возбуждений элементов нейронного ансамбля. Ансамблем считается группа нейронов с общим входом, конвергирующих на одном или нескольких нейронах более высокого уровня. Различие между сигналами в нервной системе кодируется абсолютной величиной разности тех векторов возбуждения, которые эти стимулы генерируют.