Модель мозга. Нейронные сети и распознавание

Модель мозга. Нейронные сети и распознавание.

Нейронные сети - это модульные системы, состоящие из соединенных между собой множества нейронов по определенной схеме.

Приведем схему:

На вход некоторого нейрона поступают сигналы, являющиеся выходными другого. Каждый вход умножается на свой вес wi, соответствующий синаптической силе. Все произведения xi*wi суммируются и определяют уровень активации нейрона. wi соответствует одной “силе” синаптической связи. Таким образом, после сумматора получим *W.

Классификация нейронных сетей и их свойства

В зависимости от функций, выполняемых нейронами в сети их разделяют на:

1. входные нейроны, на которые подается вектор, кодирующий входные воздействия или образ внешней среды. В таких нейронах не выполняется вычислительных процедур, а информация передается с входа на выход путем изменения их активации;

2. выходные нейроны, выходные значения которых представляют выходы нейронной среды. В них осуществляются преобразования NET=x*w, OUT=F(NET);

3. промежуточные нейроны NET=x*w, OUT=F(NET).

Тип нейрона связан с его местом в сети.

Конкретный вид преобразования данных обусловлен не только характеристиками нейронов, но и ее архитектурой, топологией нейронных связей, вводом - выводом информации, способом обучения сети, конкуренцией между нейронами, способами передачи информации между нейронами.

Модель мозга — любая теоретическая система, которая стремится объяснить физиологические функции мозга с помощью известных законов физики и математики, а также известных фактов нейроанатомии инейрофизиологии[1]. Существуют по меньшей мере два основных положения, играющих фундаментальную роль в теории функционирования мозга, в отношении которых сходится мнение большинства современных теоретиков:

· 1. Основные свойства мозга определяются топологической структурой сети нервных клеток (нейронов) и динамикой распространения импульсов в этой сети.

· 2. Способности биологических сетей перерабатывать информацию не зависят от каких-нибудь особых виталистических сил, которые не могут быть воспроизведены устройством, созданным руками человека.

Распознавание – это задача преобразования входной информации с признаками распознаваемых образов, в выходную с заключением о том, к какому классу относится распознаваемый образ.