Биологический прототип нейронных сетей.

Искусственные нейронные сети позаимствованы из области биологи. В самом деле, нейронная сеть состоит из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу, который может соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга.

Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу. Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.

Понятно, что данное сходство на данном этапе развития носит в основном общий характер, так как реализуемые текущими средствами «мозги» находятся по своей сложности в промежутке между мозгом насекомого и мозгом крысы.

Биологический нейрон состоит из одного аксона, тела и нескольких дендритов, в зависимости от числа которых, нервные клетки классифицируют как униполярные, биполярные, мультиполярные. Передача нервного импульса происходит от дендритов (или от тела клетки) к аксону. Далее сигнал передается на другие клетки.

Нетрудно увидеть сходство данной модели с используемым в нейронной сети искусственным аксоном.

Искусственный аксон имеет ряд входов, аналогичных синапсам, ячейку, где реализуется некоторая функция от значений на синапсах и выход, на котором он выдает некоторое число в заранее заданных рамках. В модели, предложенной МакКаллоком и Питтсом, нейрон реализует пороговую функцию, равную 1 если сумма входных значений с некоторыми коэффициентами превышает некоторое заданное число и 0 в противном случае. Было доказано, что при правильно подобранных коэффициентах, данная система способна совершать универсальные вычисления.

Дата добавления: 2015-06-04