Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Топ:
Проблема типологии научных революций: Глобальные научные революции и типы научной рациональности...
Техника безопасности при работе на пароконвектомате: К обслуживанию пароконвектомата допускаются лица, прошедшие технический минимум по эксплуатации оборудования...
Особенности труда и отдыха в условиях низких температур: К работам при низких температурах на открытом воздухе и в не отапливаемых помещениях допускаются лица не моложе 18 лет, прошедшие...
Интересное:
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Принципы управления денежными потоками: одним из методов контроля за состоянием денежной наличности является...
Что нужно делать при лейкемии: Прежде всего, необходимо выяснить, не страдаете ли вы каким-либо душевным недугом...
Дисциплины:
2017-11-22 | 207 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Основой любого нейрокомпьютера является электронный аналог деятельности нервной системы и его основного элемента — нейрона.
Нейрон — особый вид клеток,обладающих электрической активностью. Схематическое изображение нейрона представлено на рис. 1.51.
Рис. 1.51. Схематичное изображение нейрона
Нейрон имеет сому 1 (тело нейрона), дерево входов 4 (дендриды),и выходы 2 (аксоны). Сома имеет поперечный размер в несколько микрон. Длина входов может достигать 1 мм. Входы (дендриды) сильно ветвятся, пронизывая большое пространство в окрестности нейрона.
Длина аксонов (выходов) может достигать сотен миллиметров.
Уже на расстоянии нескольких микрон аксоны 2 и дендриды 4 покрыты веществом с высоким электрическим сопротивлением.
На соме 1 и на дендридах 4 располагаются окончания аксонов, идущих от других клеток. Каждое окончание имеет вид утолщения, называемое синапсом 5. Размер синапса ~1 мкм.
Аксоны имеют холмик 3, назначение которого — генерация электрического импульса или пачки импульсов.
Сигнал из тела нейрона поступает на аксоны и через синапсы и далее дендриды поступает на другие нейроны.
Вся суть интеллекта головного мозга заключается в работе синапсов. В процессе адаптации головной мозг изменяет коэффициент усиления отдельных синапсов. В связи с этим, величина сигнала на выходе синапса будет различной даже при одинаковом сигнале на их входе. Синапс будет возбуждающим, если на его выходе сигнал имеет то же знак, что и на входе. Синапс будет тормозящим, если на его выходе сигнал по знаку противоположен сигналу на его входе.
Каждый синапс имеет строго определенный коэффициент усиления, изменение которого возможно только в процессе адаптации. Это синоптический вес синапса. Этот вес определяет след памяти мозга. Вся деятельность головного мозга как раз и основана на алгоритме формирования синоптических весов.
|
Нейроны можно разбить на три большие группы: рецепторные, промежуточные и эффекторные.
Рецепторные нейроны,обеспечивают ввод в мозг сенсорной информации. Они трансформируют акустические (ухо), оптические (глаз) и обонятельные (нос) сигналы в электрические сигналы своих аксонов.
Эффекторные нейроны предают приходящие на них сигналы исполнительным органам. На концах их аксонов имеются специальные синоптические соединения с исполнительными органами, например, мышцами.
Промежуточные нейроны (их большинство) осуществляют обработку информации, полученной от рецепторов, и формируют управляющие сигналы для эффекторов. Они образуют центральную нервную систему.
Серое вещество головного мозга — это сома, дендриды, утолщения на аксонах.
Белое вещество — это нервные волокна аксонов с малым сопротивлением и очень большой изоляцией (т.е. проводники тока с оплеткой).
О моделировании нейронных сетей
Можно разделить следующие категории моделей нейронных систем:
q модели отдельных нейронов;
q модели небольших групп нейронов;
q нейронные сети;
q модели нервной системы;
q модели мыслительной деятельности мозга в целом.
На практике чаще всего рассматриваются модели нейронных сетей. При этом акцент делается не на тщательную имитацию свойств нейронов, а на коллективные эффекты при объединении большого числа нейроподобных элементов. Основная роль здесь отводится структуре связей между нейронами. Это позволяет использовать простые модели нейронов и моделировать достаточно большие сети.
Разными авторами используется разная терминология: искусственные нейронные сети, нейроподобные сети или просто нейронные сети.
Нейрокомпьютер — это программная, программно-аппаратная или аппаратная реализация нейронной сети. Аппаратная реализация используется для хорошо обученных в данной прикладной задаче нейронных сетей. Это, например, устройства распознавания штрихкодов, рукописных символов. Для аппаратно-программной реализации используются транспьютеры.
|
|
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!