Модель бионической нейронной сети и ее применения

Аннотация

В работе проведена модель нейронной сети, основанная на анализе поведения пирамидальных нейронов головного мозга. Модель отличается от классического подхода к построению нейронных сетей нелинейным характером поведения, введением нескольких типов входов нейрона, гетерогенностью построения. В работе приведены некоторые примеры построения бионических сетей для решения различных задач.

Содержание

Содержание........................................................................................................................................ 4

1. ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................................................... 5

1.1. Биологический нейрон .............................................................................................................. 7

1.2. Формальный нейрон................................................................................................................... 9

1.3. Моделирование нетривиального (интеллектуального) адаптивного поведения.............. 11

1.4. Бионический нейрон ............................................................................................................... 14

2.РАЗРАБОТКА ПРОСТЫХ БИОНИЧЕСКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ................................. 19

2.1.Логические элементы................................................................................................................ 19

2.2. Логический элемент or............................................................................................................. 20

2.3. Логический элемент and ......................................................................................................... 20

2.4.Логический элемент XOR........................................................................................................ 21

2.5. Логический элемент not........................................................................................................... 23

2.6. Преобразователь сигналов из параллельных в последовательные..................................... 23

2.7.Десятичный счетчик.................................................................................................................. 24

2.8 Сеть, считывающая состояние нейрона.................................................................................. 24

2.9.Анализатор состояния нейрона................................................................................................ 25

3.РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ АДАПТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЛАБИРИНТЕ..................... 26

3.1 Модель окружающей среды (лабиринт).................................................................................. 26

3.4. Модель нейронной сети........................................................................................................... 27

ЗАКЛЮЧЕНИЕ................................................................................................................................ 28

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ............................................................................................................... 29

1. ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время становится очевидным, что дальнейшее развитие различных аспектов проблем автоматического управления сложными системами не возможно без объединения усилий технических и биологических наук. Общими задачами для этих наук являются: управления динамическими объектами и базами данных, а так же оптимизация управления. Для осуществления управления сложными системами и объектами применяются нейронные сети.

Современный подход к созданию нейросистем эволюционирует в направлении отдаления их функционирования от реальных биологических аналогов. Для моделирования современных нейросистем используется сильно упрощенная модель базового элемента (нейрона). Для перехода к более приближённой биологическому аналогу модели нейрона, необходимо изменить подход и обратиться к исследованиям базовых элементов (нейронов) коры головного мозга человека, а эта область на данный момент исследована недостаточно полно. Любые исследования здесь очень важны для использования в современных технологиях.

В обзорной статье А. В. Савельева "На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности" (грант РФФИ 04-06-80460. Журнал Нейрокомпьютеры: разработка, применение №4-5, 2006 г., с. 4) приведены результаты исследования нейросетей принципиально неадекватных их биологическим аналогам. На основе открытой гиперсложности биологических нейронов, превышающей сложность сетей и не сводимой к ней, автором статьи показана возможность обобщения теории нейросетей, которая может иметь следствием совершенно иной принцип организации архитектуры нейрокомпьютеров. Однако мы считаем, что при построении практических моделей нет необходимости учитывать всю системную гиперсложность нейрона. Генетика, питание, дыхание, биохимия нейрона имеют второстепенное значение для нейроинформатики. Необходимо получить принципиально новые модели биологических нейронов и нейросетей на их основе за счет использования последних достижений нейробиологии и нейрофизиологии.

Традиционная нейроинформатика подходит к созданию нейросетей основываясь на принципе, который говорит о том, что чем сложнее задача, тем более крупные нейронные сети или их конгломераты нужно использовать. Однако это не всегда верно. Использование в качестве базового элемента современных искусственных нейросетей формального нейрона приводит к тому, что за счёт полной абстракции от сложного биологического нейрона возникают технические ограничения на возможности таких нейросетей. Но и использование бионического нейрона, сделанного максимально близко к биологическому, так же не представляется возможным ввиду его многоструктурной сложности. Таким образом, возникает необходимость поиска универсальной нейробионической парадигмы, направленной на анализ механизмов, закономерностей и принципов, предназначенных для создания и работы новой базовой основы нейрокомпьютеров, сочетающей в себе простоту проектирования классических нейросетей и базовую сложность и многофункциональность бионических нейронов. Мы считаем, что для решения этой задачи необходима разработка комплекса математических моделей бионических нейронов одновременно отвечающих потребностям нейрофизиологии и нейроинформатики. При этом наши усилия будут сконцентрированы в следующих направлениях:

· анализ динамики пространственно–временного распределения и взаимодействия работающих и не работающих функциональных блоков;

· влияние соотношения силовых и временных параметров, информационных и управляющих, поступающих на нейрон;

· влияние нейрона на реализацию разных функций и взаимодействие функционально различных нейронов за счет дифференцированного распределения информационных и управляющих сигналов, поступающих по разным ветвям выходного аксона одного нейрона;

· специфика основных типов нейронов ассоциативной коры больших полушарий головного мозга.

Для разработки подобной модели предполагается, что будут использованы методы системного анализа при обобщении экспериментальных данных и классификации биологических нейронов. Так как задача поиска оптимального решения в ряде случаев является невычислимой по причине эмпирического характера данных или методов работы с ними, экспоненциальной сложности решения задачи путем перебора и т.д., то необходимость воспользоваться бионическими методами построения технических систем становится более очевидной.

Для решения поставленных целей необходимо решение следующих частных задач.

1. Обобщение экспериментальных данных по биологическим нейронам, в том числе человека.

2. Классификация биологических нейронов по функциям и свойствам.

3. Определение основных механизмов работы биологического нейрона:

- пороговые принципы ограничения потенциала нейрона,

- принципы торможения и возбуждения и их временные зависимости,

- механизмы генерации последовательностей импульсов и их ограничения по потенциалу и порогу,

- влияние входов нейрона на его потенциал,

- механизмы памяти и динамика изменения коэффициента обученности в процессе работы нейрона в составе сети (обучение, переобучение и разобучение нейрона),

- механизм задержки поступления импульсаций между нейронами и его зависимость от веса и усталости синапса,

- основные состояния бионического нейрона для каждого класса нейронов и механизмы переходов между ними;

- определить основные типы входов и выходов нейрона, их принципиальные функциональные отличия, а также их значимость для работы нейрона в целом и влияние на принципы построение искусственных нейросетей на таких бионических нейронах;

- выделить основные свойства и функции элементов биологических нейронов: дендритов, аксонов, синапсов, сомы.

4. Математическое моделирование свойств и функций биологических нейронов.

5. Математическое моделирование каждого отдельного класса нейронов.

6. Разработка инструментария для работы с бионическими нейронами.

7. Построение нейросетей на данных моделях и проверка их работоспособности для различных классов задач.

На данный момент проведено предварительное обобщение биологических экспериментальных данных по нейронам головного мозга человека. Осуществлена теоретическая проработка возможных математических моделей выделенных классов нейронов.

Исследования, которые ведутся в данном проекте, основаны на использовании моделей функционирования базовых элементов коры головного мозга человека – бионических нейронов, с этой целью созданы нейронные сети всех логических элементов, счётчик, анализатор состояния нейрона, фильтр доминанты и система ориентирования робота в лабиринте. Это позволит в дальнейшем создать базу для внедрения нейротехнологий в робототехнику.

1.1. Биологический нейрон

Основным структурным элементом нервной системы является нервная клетка, или нейрон [1]. Через нейроны осуществляется передача информации от одного участка нервной системы к другому, обмен информацией между нервной системой и различными участками тела. В нейронах происходят сложнейшие процессы обработки информации. С их помощью формируются ответные реакции организма (рефлексы) на внешние и внутренние раздражения.

Нейрон может обладать разными размерами и формой, но схематически его всегда легко представить как клетку с отростками (рисунок 1). Он состоит из тела клетки (сома), содержащего ядро, и отростков, которые подразделяются на дендриты, по которым к нейронам поступает нервный импульс, и аксон, по которому нервный импульс распространяется от нейрона к другим клеткам.

Дендриты - это отростки нейрона, проводящие импульсы к телу нейрона. Они, как правило, короткие, относительно широкие, сильно ветвящиеся, образуют множество синапсов с другими нервными клетками.

Каждый аксон оканчивается на теле или дендритах других нейронов контактом, названном синапсом. Синапс - это специализированная структура, которая обеспечивает передачу возбуждения с одной возбудимой структуры на другую. Термин "синапс" введен Ч. Шеррингтоном и означает "сведение", "соединение", "застежка".

Рисунок 1 - Структура нейрона:

Все раздражения, поступающие в нервную систему, передаются на нейрон через определенные участки его мембраны, находящиеся в области синаптических контактов. В большинстве нервных клеток эта передача осуществляется химическим путем с помощью медиаторов. Ответом нейронов на внешнее раздражение является изменение величины, мембранного потенциала.

Чем больше синапсов на нервной клетке, тем больше воспринимается различных раздражений и, следовательно, шире сфера влияний на ее деятельность и возможность участия нервной клетки в разнообразных реакциях организма.

Эффекты, возникающие при активации синапса, могут быть возбуждающими или тормозящими.

При одновременной активации нескольких возбуждающих синапсов, общий возбуждающий импульс нейрона представляет собой сумму отдельных местных возбуждающих импульсов каждого синапса. При одновременном возникновении двух различных синаптических влияний — возбуждающего и тормозящего — происходит взаимное вычитание их эффектов. В конечном итоге реакция нервной клетки определяется суммой всех синаптических влияний.

С появлением потенциала действия (ПД), который в отличие от местных изменений мембранного потенциала является распространяющимся процессом, нервный импульс начинает проводиться от тела нервной клетки вдоль по аксону к другой нервной клетке или рабочему органу, то есть осуществляется эффекторная функция нейрона.

Величина мембранного потенциала является основным параметром, который определяет значения важнейших показателей функционального состояния нейрона — его возбудимость.

Возбудимость нейрона — это его способность отвечать на синаптическое воздействие потенциалом действия. Она зависит от соотношения двух параметров - мембранного потенциала и критического уровня деполяризации (порога). В нормальных условиях деятельности критический уровень деполяризации нейрона относительно постоянный, поэтому возбудимость нейрона определяется в основном величиной мембранного потенциала.

Величина деполяризации нервных клеток находится в линейной зависимости от частоты, раздражающих импульсов. Высшие отделы мозга, посылая импульсы различной частоты к нейронам нижележащих отделов, регулируют их возбудимость, осуществляя контроль за ответными реакциями организма.

Далее: Полная версия

См. также: Об одной модели бионического нейрона

Источник: http://www.keldysh.ru/papers/2008/prep89/prep2008_89.html