Вопрос 14. Нейросетевой модуль. Структура искусственного нейрона. Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать электрические импульсы между нейронами. Нейрон (нервная клетка) является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию. Он состоит из тела и отростков нервных волокон двух типов – дендритов, по которым принимаются импульсы, и единственного аксона, по которому нейрон может передавать импульс (см. рис. 1). Тело нейрона (сома) включает ядро, которое содержит информацию о наследственных свойствах и плазму, обладающую необходимыми средствами для производства необходимых нейрону материалов. Нейрон получает сигналы (импульсы) от аксонов других нейронов через дендриты (приемники) и передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль своего аксона (передатчика), который в конце разветвляется на волокна. На окончаниях этих волокон находятся специальные образования – синапсы, которые влияют на силу импульса.
Рис. 1
Синапс является элементарной структурой и функциональным узлом между двумя нейронами (волокно аксона одного нейрона и дендрит другого). Когда импульс достигает синаптического окончания, высвобождаются определенные химические вещества, называемые нейротрансмиттерами. Нейротрансмиттеры диффундируют через синаптическую щель, возбуждая или затормаживая, в зависимости от типа синапса, способность нейроприемника генерировать электрические импульсы. Результативность синапса может настраиваться проходящими через него сигналами, так что синапсы могут обучаться в зависимости от активности процессов, в которых они участвуют. Эта зависимость от предыстории действует как память, которая, возможно, ответственна за память человека. Важно отметить, что веса синапсов могут изменяться со временем, что изменяет и поведение соответствующего нейрона.
Нервные импульсы через синаптические контакты с помощью дендритов достигают тела клетки, где они суммируются с другими сигналами. Если суммарный сигнал в течение короткого промежутка времени достигает определенного порогового значения, то клетка возбуждается и вырабатывает в аксоне импульс, который передается к следующим нейронам.
Итак, биологический нейрон состоит из трех основных элементов: сомы (тела клетки), аксона с синаптичскими разветвлениями и дендритов. Бионейроны в известной степени являются самостоятельными единицами, их протоплазма не переходит из одного нейрона в другой.
Такая, весьма упрощенная, схема функционирования биологического нейрона положена в основу структуры искусственного нейрона. Но она отражает главное в функционировании нервных сетей – процессы возбуждения и процессы торможения, внешне выражающиеся в изменении возбудимости клеток. Искусственный нейрон может рассматриваться как весьма приближенная имитация бионейрона, также содержащая три основных элемента: сумматор с преобразованиями входного сигнала (имитирует функцию тела клетки), синаптические связи с регулируемыми (настраиваемыми ) «весами», передающие входные сигналы сумматору (являются аналогами дендритов с синапсами); выход сумматора с разветвлением сигналов (служит эквивалентом аксона с пресинаптическими окончаниями для связи с дендритами других бионейронов). Отметим ещё одну особенность бионейронов: нервные импульсы в них передаются только в одном, прямом, направлении – от тела клетки через аксон к другим нейронам.
Изложенная содержательная модель искусственного нейрона позволяет построить структурную модель искусственного нейрона (см. рис. 2).
Рис. 2
В этой модели можно выделить три основных элемента:
1. Набор синапсов, каждый их которых характеризуется своим весом (W). Так, сигнал Xi на входе синапса i умножается на вес Wi. В отличие от синапсов мозга синаптический вес искусственного нейрона может иметь как положительные, так и отрицательные значения.
2. Сумматор складывает входные сигналы, взвешенные относительно соответствующих синапсов нейрона. Эту комбинацию можно описать как линейную комбинацию.
3. Функция активации ограничивает амплитуду выходного сигнала нейрона. Эта функция называется также функцией сжатия.
В модель нейрона, показанную на рис. 2, включен пороговый элемент, который обозначен символом В. Эта величина отражает увеличение или уменьшение входного сигнала, подаваемого на функцию активации.
В математическом представлении функционирование нейрона можно описать следующей парой уравнений:
V = W1·X1 + W2·X2 + W3·X3 + … + Wm·Xm + B;