26-amaliy ish. Valtsevning akli neyroni

26-AMALIY ISH. VALTSEVNING AKLI NEYRONI
Joriy tasnifga [33] ko'ra, yuqorida ko'rib chiqilgan neyron tarmoqlarning barcha paradigmalari ulanish turi deb ataladigan turga tegishli. Ushbu yondashuvga ko'ra, neyron tarmoqlari neyronlarning nisbatan sodda matematik modellari, masalan, Makkaloch-Pitts matematik neyronlari asosida qurilgan. Shunga qaramay, neyron tarmoqlarning zaruriy xossalari va sifatlarining xilma-xilligiga matematikani murakkablashtirish orqali erishiladi. neyronlar, a orqali ularulanishlarichida ma'lum bir tarzda ishlab chiqilgan tuzilmalar.
Bu erda biz neyrobiologik deb ataladigan neyron tarmoqlarning yana bir muqobil turini ko'rib chiqamiz. Bu tip neyronlarning murakkabroq matematik modellaridan foydalanish bilan ajralib turadi, ular mualliflarining fikriga ko'ra, biologik miya neyronlarining xususiyatlarini to'liqroq aks ettiradi.
Hozirgi vaqtda sun'iy intellektda dominant yondashuv aloqadorlikdir. Avvalo, bu modellarning yaxshi rasmiylashtirilganligi bilan bog'liq. Biroq, yaqinlashuv masalalaridan semantikani talab qiladigan murakkab ko'p bosqichli muammolarni hal qilishga o'tishimiz bilanoq, rasmiy neyronlarga qaraganda murakkabroq funktsional elementlarni kiritish kerak bo'ladi. Oddiy neyronlar tarmog'idan bunday murakkab neyronlarni "o'stirishga" urinishlar rasmiy neyronlar sonining halokatli o'sishiga olib keladi va bunday tarmoqlarni o'qitishda halokatli qiyinchiliklar mavjud.
1996 yilda rus neyrobiologi V. B. Valtsev va hammualliflar [105] miyadagi yirik piramidal neyronning matematik modelini taklif qilishdi. Ma'lumki, piramidal neyronlar miya yarim korteksining 80% ni tashkil qiladi. Ular tanasining piramidaga o'xshab ko'rinishi bilan ajralib turadi, undan bitta yirik dendrit chiqadi, u ko'plab mayda boshoq-dendritlarga tarqaladi. Dendritlar orqali piramidal neyron minglab boshqa hujayralardan signallarni oladi.
Valtsevning matematik neyronining diagrammasi shaklda ko'rsatilgan. 7.21. Uning asosiy funktsional elementlari hujayra tanasi bo'lib, unda kirishdan keladigan potentsial to'planadi va hujayra potensiali ma'lum chegara qiymatidan oshib ketganda neyron chiqishida nerv impulslarini hosil qiluvchi akson tepalikdir. Ta-

1-rasm.Valtsev neyronining tuzilishi
Shunday qilib, Valtsev neyroni, xuddi MakKullox-Pitts matematik neyroni kabi, ikki holatda bo'lishi mumkin: hayajonlangan va qo'zg'almas.
Valtsevning matematik neyroni bitta chiqish va bir nechta kirishga ega.
Kirishni taqiqlashakson tepaligida tormoz vazifasini bajaradi. Inhibisyonning kirish signallari ta'siri ostida neyrondan impulslarning uzatilishi to'xtatilishi mumkin, shu bilan birga hujayra potentsiali o'zgarmaydi.
Da topshirish impulslar ustidatormoz kiritishkamayadi salohiyat hujayralar, ya'ni pasayish faoliyat neyron.
Impulslar talab (tartibga solish) kirishiga qo'llanilganda, hujayra potentsiali ortadi, lekin agar faqat shu kirishda impulslar mavjud bo'lsa, u chiqish impulslarini yaratish uchun zarur bo'lgan chegara qiymatidan oshmasligi kerak.
Da impulslarning mavjudligi faqat ustida davomidaqo'zg'alishhujayra potentsiali emas balki qiymatdan oshib ketadi 30% ga teng dan chegara.
Xotira kiritisho'rgatish mumkin. Impulslar maksimal o'qitilgan xotira kiritishiga qo'llanilganda, hujayra potentsiali chegaraning 70% qiymatidan yuqoriga chiqa olmaydi. Nolinchi o'rganish holatida xotira kiritishiga qo'llaniladigan impulslar hujayraning potentsialini oshirmaydi.
Neyron Valtseva amalga oshiradi potentsiallarning yig'indisi kirishlar:
to'rtta
ph = ph0 +Xphn,
n=1
bu erda ph0 - boshlang'ich potentsial, phn - xotira, tartibga solish, qo'zg'alish va tormozlash kirishlarining potentsiallari, n = 1,. . ., to'rtta.
Potensial ph chegara qiymatidan oshib ketganda va inhibisyon kiritishidagi potentsial ma'lum bir oldindan belgilangan qiymatdan oshmasa, neyron qo'zg'aluvchan holatga o'tadi va elektr impulslarini hosil qiladi. Impuls chastotasi ph potentsialining ps chegarasidan oshib ketishiga to'g'ridan-to'g'ri proportsionaldir:
ō = Ō(ph−ps) + ō0,
bu erda Ō - generatsiya chastotasining chegaradan yuqori potentsialga bog'liqlik koeffitsienti.
Ko'rib turganingizdek, barcha kirishlar ekvivalent bo'lgan klassik matematik neyronlardan farqli o'laroq, Valtsev neyronida turli xil kirishlar neyronning xatti-harakatlariga turli yo'llar bilan ta'sir qiladi. Shunday qilib, inhibisyonning kirishida impulslar paydo bo'lganda, Valtsev neyroni boshqa kirishlardan qanday signallarni olishidan qat'i nazar va hujayra potentsialidan qat'i nazar, chiqish signallarini ishlab chiqarishni to'xtatadi.
Turadi tabiiy savol: qachon bu balki bolmoq sog'lommi?
Bu, masalan, kibernetik ob'ektning xatti-harakatlarini boshqarish muammosida foydali bo'lishi mumkin, agar ob'ekt ishlaydigan muhit turli darajadagi muhim signallarni ishlab chiqaradigan turli sensorlardan keladigan ko'plab signallar bilan tavsiflanadi. Misol uchun, agar biz samolyot harakatini boshqarish haqida gapiradigan bo'lsak, u holda balandlik sensoridan keladigan signal, kritik darajadan pastga tushganda, boshqa sensorlardan kelgan signallardan qat'i nazar, favqulodda choralarni talab qiladigan muhim ahamiyatga ega.
Shunday qilib, shuni ta'kidlash mumkinki, neyrobiologik tipdagi neyron tarmog'i klassik ulanish neyron tarmog'idan farqli o'laroq, ekspert tizimiga xos bo'lgan qo'shimcha xususiyatlarga ega, ya'ni oldindan belgilangan qoidalar asosida qaror qabul qilish qobiliyati, masalan: kritik qiymatdan past samolyot parvozi balandligining pasayishi.
Valtsev neyronlarini qo'llashning yana bir murakkab misoli [105] da keltirilgan. Ushbu maqolada ekskursiya roboti uchun boshqaruv tizimini yaratish vazifasi ko'rib chiqiladi. Robot yo'riqnomasi ma'lum bir marshrut bo'ylab harakatlanishi kerak - unga belgilar qo'yilgan chiziq. Keyingi belgiga yetgandan so'ng, robot to'xtab, qisqa ma'ruza o'qishi kerak.
Robot yo'riqchisi uchun asosiy talab - bu xavfsizlik. Robot hech qanday holatda odamlarga va eksponatlarga zarar etkazmasligi kerak va har qanday to'siq yoki marshrut chizig'ini yo'qotgan taqdirda darhol to'xtashi kerak. Buning uchun u ikki turdagi to‘siq datchiklari bilan jihozlangan: birinchi daraja to‘g‘ridan-to‘g‘ri robotning xavfsizlik zonasida to‘siqni aniqlaydi, ikkinchi daraja esa uzoqdagi to‘siqlarga reaksiyaga kirishadi. Birinchi darajadagi sensor signaliga reaktsiya darhol va shartsiz to'xtash bo'lishi kerak. Ikkinchi darajadagi sensor signaliga javob kamroq muhim. Ushbu signal qabul qilinganda, robot to'siqgacha bo'lgan masofani taxmin qilishi va undan qochish imkoniyatini rejalashtirishi mumkin.
Boshqa narsalar qatorida, robot bortdagi akkumulyatorlarning zaryad darajasini kuzatishi kerak. Zaryad kritik darajadan pastga tushganda, robot quvvat manbasini qidirish jarayonini boshlashi kerak.
Robot ishlov berishi kerak bo'lgan signallar turli xil ustuvorliklarga ega ekanligi aniq, shuning uchun robot qo'llanmasini boshqarish tizimini ishlab chiqishda, turli xil ustuvorliklarga ega bo'lgan signallarni qayta ishlashga moslashtirilgan neyrobiologik neyronlardan foydalangan ma'qul.