Имитация нервных клеток

Исследователи в области нейронных сетей проанализировали множество моделей клеток человеческого мозга.Человеческий мозг состоит из более, чем нервных клеток, имеющих более взаимосвязей. На рис. 6.2. показана упрощенная схема такого человеческого нейрона.

Рис. 6.2. Упрощенная схема человеческого нейрона.

Сама по себе клетка состоит из ядра и внешней электронной мембраны. Каждый нейрон имеет уровень активации, лежащий в диапазоне между максимумом и минимумом, следовательно, в отличие от булевой логики, существует более чем два уровня активации.

Для увеличения или уменьшения активности данного нейрона другими нейронами существуют так называемые синапсы. Они переносят величину активности от нейрона-отправителя к нейрону-получателю. Если синапс является возбуждающим, то величина активности нейрона-отправителя увеличивает активность нейрона-получателя. Если синапс является тормозящим, то величина активности нейрона-отправителя уменьшает активность нейрона-получателя. Синапсы различаются не толькопо признаку торможения или возбуждения нейрона-получателя, но также и по суммарному воздействию (синаптическая мощность). Выходной сигнал каждого нейрона передается по так называемому аксону, который заканчивается более чем 10000 синапсами, влияющими на другие нейроны.

Рассмотренная модель нейрона лежит в основе большинства сегодняшних применений нейронной сети. Отметим, что данная модель является лишь очень грубым приближением действительности. На самом деле мы не можем смоделировать даже один единственный человеческий нейрон; это выше человеческих возможностей в моделировании. Следовательно, любая работа, базирующаяся на этой простой модели нейрона, не способна точно имитировать человеческий мозг. Однако многие успешные применения, использующие этот метод, обеспечили успех нейронным сетям, базирующимся на простой модели нейрона.