Биологические нейронные сети

Нейрон (нервная клетка) является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию (рис. 5.8). Она состоит из тела клетки (cell body), или сомы (soma), и двух типов внешних древоподобных ветвей: аксона (axon) и дендритов (dendrites), Тело клетки включает ядро (nucleus), которое содержит информацию о наследственных свойствах, и плазму, обладающую молекулярными средствами для производства необходимых нейрону материалов. Нейрон получает сигнал (импульсы) от других нейронов через дендриты (приемники) и передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль аксона (передатчик), который в конце разветвляется на волокна (strands). На окончаниях этих волокон находятся синапсы (synapses).

Рис. 5.8. Схема биологического нейрона.

Синапс является элементарной структурой и функциональным узлом между двумя нейронами
(волокно аксона одного нейрона и дендрит другого). Когда импульс достигает синаптического
окончания, высвобождаются определенные химические вещества, называемые нейротрансмиттерами. Нейротрансмиттеры диффундируют через синаптическую щель, возбуждая или затормаживая, в зависимости от типа синапса, способность нейрона-приемника генерировать электрические импульсы. Результативность синапса может настраиваться проходящими через него сигналами, так что синапсы могут обучаться в зависимости от
активности процессов, в которых они участвуют. Эта зависимость от предыстории действует как
память, которая, возможно, ответственна за память человека.

Кора головного мозга человека является протяженной, образованной нейронами поверхностью толщиной от 2 до 3 мм с площадью около 2200 см2, что вдвое превышает площадь поверхности
стандартной клавиатуры, Кора головного мозга содержит около 1011 нейронов, что приблизительно равно числу звезд Млечного пути [12]. Каждый нейрон связан с 103 - 104 другими нейронами. В целом мозг человека содержит приблизительно от 1014 до 1015 взаимосвязей. Нейроны взаимодействуют посредством короткой серии импульсов, как правило, продолжительностью несколько мсек. Сообщение передается посредством частотно-импульсной модуляции. Частота может изменяться от нескольких единиц до сотен герц, что в миллион раз медленнее, чем самые быстродействующие переключательные электронные схемы. Тем не менее, сложные решения по восприятию информации, как, например, распознавание лица, человек принимает за несколько сотен мс. Эти решения онтролируются сетью нейронов, которые имеют скорость выполнения операций всего несколько мс. Это означает, что вычисления требуют не более 100 последовательных стадий. Другими словами, для таких сложных задач мозг "запускает" параллельные программы, содержащие около 100 шагов. Это известно как правило ста шагов. Рассуждая аналогичным образом, можно обнаружить, что количество информации, посылаемое от одного нейрона другому, должно быть очень маленьким (несколько бит). Отсюда следует, что основная информация не передается непосредственно, а захватывается и распределяется в связях между нейронами. Этим объясняется такое название, как коннекционистская модель, применяемое к ИНС.

Основные понятия

Модель технического нейрона

МакКаллок и Питтс предложили использовать бинарный пороговый элемент в качестве
модели искусственного нейрона. Этот математический нейрон вычисляет взвешенную сумму n входных сигналов x_j, j = 1, 2... n, и формирует на выходе сигнал величины 1, если эта сумма превышает определенный порог u, и 0 - в противном случае. Часто удобно рассматривать u как весовой коэффициент, связанный с постоянным входом x₀=1. Положительные веса соответствуют возбуждающим связям, а отрицательные – тормозным. МакКаллок и Питтс доказали, что при соответствующим образом подобранных весах совокупность параллельно функционирующих нейронов подобного типа способна выполнять универсальные вычисления. Здесь наблюдается определенная аналогия с биологическим нейроном: передачу сигнала и взаимосвязи имитируют аксоны и дендриты, веса связей соответствуют синапсам, а пороговая функция отражает активность сомы.

ИНС представляет собой модель, прототипом которой является биологическая нейронная сеть. Сегодняшние нейронные вычисления используют очень ограниченное множество понятий биологических нейронных сетей (см. табл.5.2.).

Таблица 5.2.