Нейрон

Cтраница 4

Нейрон является типичным нелинейным элементом, действующим по принципу все или ничего. Когда суммарный сигнал, приходящий от других нейронов, превышает некоторое критическое значение, генерируется стандартный импульс. [46]

Нейроны, реализующие зависимости ( 3) и ( 4), известны. Таким образом, для реализации приведенных алгоритмов в принципе достаточно лишь суммирующих связей между нейронами. [47]

Нейрон образован тонкой мембраной, которая разделяет среды с существенно различными концентрациями ионов. Возникающий при - этом мембранный потенциал придает нейрону сходство с наряженным конденсатором, у которого два жидких электро-па разделены чрезвычайно тонкой ( 100 д), сильно поляризованной прокладкой - мембраной. Нейрон возбуждается, ели поляризация хотя бы одного участка мембраны уменьшается до определенного порогового уровня. При этом мембрана теряет в данном место спои барьерные свойства и возникает локус, характеризующийся резким изменением ионной проницаемости данного участка мембраны. Через локус осуществляется контакт между внутренней и внешней средой нейрона. Коммутация околомем-бранпых сред в районе локуса вызывает общее падение мембранного потенциала, которое регистрируется наиболее чувствительным образованием нейрона - аксонным холмиком и передается на аксон в виде выходного импульса возбуждения. [48]

Нейроны этого второго типа способны служить для организации сложных функциональных систем, выделение привычного раздражителя есть в то же время выделение простейшей закономерности. Нейроны типа 2 не реагируют на случайные нелривычные воздействия и тем самым отсекают информационный шум. Можно надеяться, что сеть, составленная из нейронов типа 2, при определенных условиях будет обладать высокой способностью к дифференциальному анализу информации и выделению закономерностей, биологическая роль нейронов типа 2 может быть связана с нервной регуляцией разного рода физиологических процессов, организацией движений, распознаванием образов и выделением всевозможных закономерностей. Нейроны типа 2 удобно называть организующими. [49]

Формализованная схема нейрона. точками обозначены возбуждающие синапсы, кружками - тормозящие, цифра внутри клетки характеризует порог возбуждения. [50]

Нейрон возбуждается, если разность активных возбуждающих н тормозящих синапсов провосходит нек-роо число, паз. [51]

Нейроны, требующие большого количества энергии, красные мышечные волокна, служащие для длительной работы. Эти клетки ( ткани) имеют хорошее кровоснабжение; в их митохондриях высока активность ферментов дыхательных цепей. Поэтому в них происходит аэробный распад глюкозы через пируват до СО2 и Н2О, что дает 38 молекул АТФ на 1 моль глюкозы. [52]

Нейроны в нервной системе, вступая в контакт друг с другом, образуют цепи, по которым передаются нервные импульсы. [53]

Нейроны взаимодействуют короткими сериями импульсов продолжительностью, как правило, несколько миллисекунд. Сообщение передается посредством частотно-импульсной модуляции. Частота может изменяться от нескольких единиц до сотен герц, что в миллион раз медленнее, чем быстродействующие переключательные электронные схемы. Тем не менее сложные задачи распознавания человек решает за несколько сотен миллисекунд. Эти решения контролируются сетью нейронов, которые имеют скорость выполнения операций всего несколько миллисекунд. Это означает, что вычисления требуют не более 100 последовательных стадий. Другими словами, для таких сложных задач мозг запускает параллельные программы, содержащие около 100 шагов. Отсюда следует, что основная информация не передается непосредственно, а захватывается и распределяется в связях между нейронами. [54]

Нейрон является составной частью нейронной сети. На рис. 1.2 показана его структура. Он состоит из элементов трех типов: умножителей ( синапсов), сумматора и нелинейного преобразователя. Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим связям от других нейронов, и внешних входных сигналов. Нелинейный преобразователь реализует нелинейную функцию одного аргумента - выхода сумматора. [55]

Структура искусственного нейрона. [56]

Нейрон в целом реализует скалярную функцию векторного аргумента. [57]

Нейроны в такой двухслойной нейронной сети должны иметь сигмоидальные передаточные функции. [58]

Нейроны же слоя Гроссберга на выходах выдают величины весов Vjjt которые связывают их с нейроном-победителем из слоя Кохонена. [59]

Структура двунаправленной ассоциативной памяти. [60]

Страницы: 1 2 3 4 5