Біологічна нейронна мережа
Інформація - Біологія
Інші матеріали по предмету Біологія
1.Як працює біологічна нейронна мережа
Нервова система та мозок людини складаються з нейронів, з'єднаних між собою нервовими волокнами. Нервові волокна здатні передавати електричні імпульси між нейронами. Всі процеси передачі подразнень від нашої шкіри, вух та очей до мозку, процеси мислення та управління діями – все це реалізовано в живому організмі як передача електричних імпульсів між нейронами. Розглянемо будову біологічного нейрона. Кожен нейрон має відростки нервових волокон двох типів - дендрити, якими приймаються імпульси, і єдиний аксон, яким нейрон може передавати імпульс. Аксон контактує з дендритами інших нейронів через спеціальні освіти – синапси, які впливають на силу імпульсу.
Можна вважати, що при проходженні синапсу сила імпульсу змінюється в кілька разів, яке ми називатимемо вагою синапсу. Імпульси, що надійшли до нейрона одночасно по дендритам, підсумовуються. Якщо сумарний імпульс перевищує певний поріг, нейрон збуджується, формує власний імпульс і передає далі по аксону. Важливо відзначити, що ваги синапсів можуть змінюватися згодом, отже, змінюється і поведінка відповідного нейрона. Неважко побудувати математичну модель описаного процесу.
На малюнку зображено модель нейрона з трьома входами (дендритами), причому синапс цих дендритів мають ваги w1, w2, w3. Нехай до синапсів надходять імпульси сили x1, x2, x3 відповідно, тоді після проходження синапсів та дендритів до нейрона надходять імпульси w1x1, w2x2, w3x3. Нейрон перетворює отриманий сумарний імпульс
x = w1x1 + w2x2 + w3x3
відповідно до деякоїпередавальною функцією f(x). Сила вихідного імпульсу дорівнює
y = f (x) = f (w1x1 + w2x2 + w3x3).
Таким чином, нейрон повністю описується своїми вагами wk та передатною функцією f(x). Отримавши набір чисел (вектор) xk як входи, нейрон видає деяке число y на виході.
. Що таке штучна нейронна мережа?
Як працює нейронна мережа Штучна нейронна мережа (ІНС, нейронна мережа) – це набір нейронів, з'єднаних між собою. Як правило, передавальні функції всіх нейронів у нейронній мережі фіксовані, а ваги є параметрами нейронної мережі та можуть змінюватися. Деякі входи нейронів позначені як зовнішні входи нейронної мережі, а деякі виходи – як зовнішні виходи нейронної мережі. Подаючи будь-які числа на входи нейронної мережі, ми отримуємо якийсь набір чисел на виходах нейронної мережі. Таким чином, робота нейронної мережі полягає у перетворенні вхідного вектора у вихідний вектор, причому це перетворення задається вагами нейронної мережі. Практично будь-яке завдання можна звести до завдання, яке розв'язує нейронна мережа. У цій таблиці показано, як слід сформулювати у термінах нейронної мережі завдання розпізнавання рукописних букв. Завдання розпізнавання рукописних букв
Дано:растрове чорно-біле зображення літери розміром 30x30 пікселів
Треба:визначити, яка це буква (в алфавіті 33 букви) Формулювання для нейронної мережі:
Дано:вхідний вектор із 900 двійкових символів (900=30x30)
3. Як побудувати нейронну мережу
Тепер, коли стало зрозуміло, що ми хочемо побудувати, ми можемо переходити до питання "як будувати таку нейронну мережу". Це питання вирішується у два етапи: 1. Вибір типу (архітектури) нейронної мережі. 2. Підбір ваг (навчання) нейронної мережі. наНа першому етапі слід вибрати наступне: які нейрони ми хочемо використовувати (число входів, передавальні функції); як слід з'єднати їх між собою; що взяти як входи і виходи нейронної мережі. Це завдання на перший погляд здається неосяжним, але, на щастя, нам необов'язково вигадувати нейронну мережу "з нуля" - існує кілька десятків різних нейромережевих архітектур, причому ефективність багатьох з них доведена математично. Найбільш популярні та вивчені архітектури – це багатошаровий перцептрон, нейронна мережа із загальною регресією, нейронні мережі Кохонена та інші. Про всі ці архітектури незабаром можна буде прочитати у спеціальному розділі цього підручника.
На другому етапі нам слід "навчити" обрану нейронну мережу, тобто підібрати такі значення її ваг, щоб