|
Архив публикацийТезисыXIX-ая конференцияМоделирование саморегуляции нейрона в сетиРоссия, 119454, Москва, Проспект Вернадского д.78 2 стр. (принято к публикации)В работе А.Л. Шамиса [1] рассматривается проблема моделирования нейронных сетей в процессе их взаимодействия. В ней подчёркивается, что поведение живых нейросетей обуславливается их внутренней активностью. Такая активность требует создания и поддержания устойчивого неравновесного состояния. Моделирование активных нейросетей, требует поддержания такого состояния в каждом её элементе. Элемент активной нейронной сети — это нейрон, испытывающий внешнее воздействие и обладающий гомеостазом (саморегуляцией для достижения оптимального внутреннего состояния). Гомеостаз поддерживается за счёт механизмов рефрактерности (повышения порога возбудимости нейрона), изменения весов связей, образования новых связей и генерации сигналов. Таким образом, реакция нейронов на внешнее воздействие модифицирует окружающую их сеть. В работе [2] также рассматривается математическая модель поведения конкурирующих нейронов как одного из вариантов описания их поведения. В модели саморегуляции нейрона рассматриваются варианты реакций отдельных нейронов или групп, вызывающие положительную или отрицательную модификацию окружающей их сети. Положительная модификация сети сохраняется, отрицательная нарушает гомеостаз других нейронов, что приводит к очередной модификации сети. В результате адаптация и обучение сети происходит за счёт её внутренних процессов как реакции на оказываемое воздействие.
Литература 1. Шамис А.Л. Пути моделирования мышления: Активные синергические нейронные сети, мышление и творчество, формальные модели поведения и «распознавания с пониманием». ‑ КомКнига, 2006. 208 cтр. 2. Чернавский Д.С., Карп В.П., Васильев А.Н., Чернавская О.Д. Препринт 9. Математическая модель процессора преобразования образа в символ. ‑ РИИС ФИАН, 2011. |