Нервная сеть

Cтраница 1

Нервная сеть, соединяющая мозг с органами чувств, является тем объектом, который по самой своей природе требует комбинаторных исследований. Современные вычислительные машины с помощью механических и электронных устройств осуществляют на практике наш подход к математике как к объекту комбинаторной структуры. [1]

Нервная сеть обладает следующими свойствами, il) Рецепторы являются простыми преобразователями входного сигнала в нервный и имеют одинаковые характеристики. Элементы двух последующих слоев являются сумматорами с амплитудно-изменяющимися непрерывными ответными реакциями без реф-рактерности. Сумматор имеет много входов, каждый из которых соединен с одним цементом предыдущего слоя, и один выход, равный по величине сигнала сумме входов, выход сумматора может ветвиться, соответственно разделяется и сигнал. Все сумматоры одинаковы по своим свойствам. Пороги всех элементов равны нулю. Соединения между входами и выходами элементов нервной сети синаптйческие и проводят возбуждение только от рецепторов к ганглиозной клетке. Связи в нервной ети имеют одинаковую задержку. [2]

Нервная сеть - система, состоящая из элементов, называемых нейронами. [3]

Исследуемая модель нервной сети представляет собой плоскость, состоящую из цепочки датчиков / рецепторов / в первом слое, из цепочки сумматоров / биполяров / во втором и из одного сумматора / ганглиозной клетки / в третьем слое. [4]

Устройство представляло модель нервной сети, организация которой должна была в основных чертах повторять организацию зрительного анализатора человека. Действительно, персептрон после соответствующего обучения умел решать некоторые задачи распознавания: отличать большие цифры от маленьких, фигуры, расположенные в правой части поля, от фигур, расположенных в левой части, и некоторые другие. [5]

Шумы всех элементов нервной сети равны и независимы. Система нервной сети линейна и в ней выполняется принцип суперпозиции. [6]

Мадалин - модель нервной сети, выполненная из некоторого числа взаимосвязанных нейронов типа адалин. [7]

Пять слоев мембраны Бруха ( схематическое изображение ( из Но-gan, 1966. [8]

Кроме того, была найдена тонкая концевая нервная сеть на внешней поверхности мембраны Бруха. [9]

Сигналы и шумы в такой нервной сети претерпевают двухступенчатое суммирование: первое - на уровне биполяров и второе - на уровне ганг-лиозной клетки. При таком перекрытии каждый рецептор, за исключением двух пар, расположенных по краям, передает влияние на два соседних биполяра. [10]

Несмотря на то что теория формальных нервных сетей продолжала ( и продолжает) развиваться, она оказалась для нейрофизиологических исследований мало перспективной. Это объясняется тем, что основные объекты этой теории - формальные нейроны являются слишком грубым приближением к реальным нервным клеткам, а основная установка этой теории - исходя из отдельных формальных нейронов синтезировать формальные нейронные сети - не позволяет получить аппарат описания мозговых структур, состоящих из миллионов, сотен миллионов и более нервных клеток. [11]

Выявляя аналогии между вычислительными машинами и нервными сетями, фон Нейман ясно понимал и часто подчеркивал существенные различия между ними. При поверхностном рассмотрении очевидны различия в порядке числа и размеров их элементов и в скорости выполнения ими операций. Нейроны мозга работают гораздо медленнее, чем их искусственные аналоги - транзисторы или электронные лампы, но, с другой стороны, они имеют намного меньшие размеры, расходуют меньше энергии и число их в мозгу на несколько порядков больше, чем в самых больших вычислительных машинах. При более глубоком изучении обнаруживаются, как подчеркивал фон Нейман, различия в логической организации, определяющей функционирование этих двух типов систем. В вычислительных машинах это число может иметь порядок 107 или больше из-за определенной искусственности и последовательности метода решения задач. Мозг, обладая большим числом более медленных элементов, по-видимому, работает ближе к параллельному методу при меньшей логической глубине, и, кроме того, задачи, которые он решает, требуют меньшего разнообразия последовательных вычислений. [12]

К лин и С. К. Представление событий в нервных сетях и конечных автоматах. [13]

Схемы сосудистой связи гипоталамуса и передней доли гипофиза ( а, а также нервной связи гипоталамуса и задней доли гипофиза ( б. [14]

В гипоталамической области вокруг этих капилляров существует нервная сеть, состоящая из отростков нервных клеток, формирующих на капиллярах своеобразные нейрокапиллярные синапсы. Через эти образования продукты нейросекреции клеток гипоталамуса поступают в кровь и с ее током переносятся к клеткам передней доли гипофиза, изменяя их функции. [15]

Страницы: 1 2 3 4