Читать реферат по всему другому: "Нейронные сети. Самообучающиеся системы" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Нейроны работающие в потактовом времени.

Формальные нейроны.

Формальные нейроны - процессорный элемент, преобразователь данных, получающий входные данные и преобразующий их в соответствии с заданной функцией и параметрами.

Формальные нейроны обладают следующими свойствами:

1)При возбуждении нейрон отвечает единичным импульсом, который длится один такт( такт- единичный отрезок времени).

2)Если один нейрон передает возбуждение второму нейрону, то время этой передачи, всегда занимает один такт.

3) Порог формальных нейронов измеряется в числах и соответствует числу возбуждающих синапсов, активация которых необходима для возбуждения нейрона.

4)Нейрон суммирует сигналы, приходящие в один такт.

«Некоторое беспозвоночное при питании поступает так: “вкусные” пищевые частицы, попавшие в кишечную полость, ест, а “невкусные” — “выплевывает”. В кишечной полости у него есть два типа рецепторов: одни из них реагируют на горькое и очень кислое (не съедобное). Как только среди пищевых частиц попадается хотя бы одна такая, эти рецепторы подают “сигнал тревоги”: попало что-то ядовитое, здоровью особи угрожает опасность! Животное начинает активно сокращаться и растягиваться, промывая свою кишечную полость от яда, пока рецепторы не перестанут подавать тревожный сигнал. Если пища соленая или сладкая, об этом узнают рецепторы второго типа. Они подают команду кишечным клеткам, и те выделяют в полость пищеварительные ферменты. Но если среди “сладкой” пищи попалась хотя бы одна “горькая” частица, то выделение пищеварительных соков прекращается.

Итак, есть два вида рецепторов и три типа эффекторов: пищеварительные клетки; клетки, сжимающие кишечную полость; клетки, растягивающие кишечную полость. Надо придумать

нейронную сеть, обеспечивающую такое поведение животного (обратите внимание на то, что при постоянном действии “горькой” пищи два последних эффектора должны работать поочередно!).» 3

1.5 Нейронные сети с памятью. Обучение.

«Прежде всего нам надо придумать “нейрон памяти”, т. е. такой элемент, который может что-то запоминать. Мы выберем в качестве такого элемента нейрон с возвратной коллатералью, который возбуждает сам себя и после пришедшего импульса начинает непрерывно работать (коллатераль — это веточка аксона, а “возвратная” она потому, что возвращается назад и образует синапс на том самом нейроне, от чьего аксона она отходит). Тем самым его состояние после однократного возбуж­дения меняется: он все время “помнит”, что к нему при ходил возбуждающий сигнал . Чтобы такой нейрон “забыл” про приходивший сигнал, его надо затормозить.» 4

1.6 Перцептрон.

«Перцептрон — математическая и компьютерная модель восприятия информации мозгом.

Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и решать довольно сложные задачи. Основная математическая задача, с которой он справляется, — это линейное разделение любых нелинейных множеств. Перцептрон состоит из трёх типов элементов, а именно: поступающие от сенсоров сигналы передаются ассоциативным элементам, а затем реагирующим элементам.

Похожие работы