Формальный нейрон

1 работой, заложившей теор. фундамент для создания искусственных моделей нейронов и нейронных сетей, считают статью Уоррена С.Мак-каллока и Вальтера Питтса "Логическое исчислени идей, относящихся к нервной активности" (1943). Гл. принцип теории заключается в том, что явления, относящиеся к высшей нервной деят-ти, м.б. проанализ-ны и поняты, как некоторая активность в сети, состоящей из логических эл-ов, принимающих 2 состояния. При этом для всякого логического выражения, удовлетворяющего этим условиям, м.б. найдена сеть логических эл-ов, имеющая описываемое этим выражением поведение. Модель логического элемента, получившего в название "формальный нейрон":

Формальный нейрон представляет собой мат-кую модель процессора, имеющего несколько входов и 1 выход. Вектор вход. сигналов (поступающих через "дендриты") преобразуется нейроном в выход. сигнал (распространяющийся по "аксону") с использованием 3 функциональных блоков. Вектор локальной памяти содержит инф-цию о весовых множителях, с которыми вход. сигналы будут интерпр-ся нейроном. Переменные веса являются аналогом чувствительности пластических синоптических контактов. Выбором весов достигается та или иная интегральная функция нейрона. В блоке суммирования происходит накопление общего входн. сигнала, равного взвешенной сумме входов.

Для описания алгоритмов и устройств в нейроинформатике выработана специальная "схемотехника", в которой элементарные устройства – сумматоры, синапсы, нейроны и т.п. объединяются в сети, предназначенные для решения задач.

Сеть - связанные м/у собой нейроны. Искусственная нейронная сеть – некоторые вычислительные электр-е устройства обработки инф-ции, состоящие из большого числа параллельно работающих простых процессорных эл-ов – нейронов, связанных м/у собой линиями передачи инф-ции – связями или синапсами.