Биологический нейрон.
Мы с вами обсудили проблемы, которые возникают при решении некоторых прикладных задач. Мы видим примеры, когда решение этих задач реализуется эффективно, а с помощью технических средств мы эту реализацию достигнуть не можем. И мы должны разобраться в чем природа этой эффективности. Конечно, биологической системе или мозгу тяжело сравниться со скоростью вычислений, которую делают современные вычислительные средства. Но есть категория задач для которых современные средства являются несостоятельными, например, задача распознавания образов. И вот мы должны выяснить природу этого феномена.
Нейрон – это основная структурная функциональная единица нервной системы, обладающая специфическим проявлением возбудимости.
Главная структурная особенность нейрона – наличие специальных отростков: дендритов и аксонов. Воспринимающая часть нейрона – дендриты, снабженные рецепторной мембраной. Нейрон воспринимает нервные сигналы с помощью специальных образований в мембране. Синапс – это специализированный функциональный контакт между нервными клетками, служащий для передачи преобразования нервных импульсов. Передача возбуждения и торможения между нейронами происходит через химические, электрические и смешанные синапсы. Передача нервного раздражения к области синоптического контакта осуществляется распространением нервного импульса по нервному волокну аксону. Длительность 1 импульса – 1млсек. Интенсивность раздражения определяется скважностью импульса – чем чаще импульсы, тем более интенсивные сигналы. При подходе нервного импульса к синапсу происходит химическая реакция и выброс из аксона биологически активного вещества медиатора, которое диффундируя в синоптическую щель в мембране дендрита достигает нервной клетки и реализует синоптическую передачу. В результате суммирования местных процессов возбуждения и торможения в дендрите в наиболее возбудимой части нейрона – триерной зоне, возникают нервные импульсы и т.д. Исходя из функций нейроны подразделяются на сенсорные, ассоциативные и эффекторные. Последовательность синоптического объединения нейронов сенсорного, ассоциативного и эффекторного нейронного слоя образуют рефлекторную дугу. В результате чего образуется нейронная сеть.
Замечание 1 к биологическому нейрону: явление торможения возбуждения нейрона может быть смоделировано наличием некоторой пороговой величины интенсивности нервных импульсов: ниже порога – торможение, выше – возбуждение.
Замечание 2: наблюдается явление усталости нейрона, когда его сильное возбуждение(торможение) со временем ослабевает, что согласуется с известными представлениями о природе информации. В современных сетях это не реализуется.
Что такое современное представление о природе информации? Наверняка вы все знаете, что количество информации по Шенону есть величина пропорциональная логарифму вероятности появления этого сообщения. То есть, когда нейрон получает одни и те же импульсы и постоянно раздражается, то нейрон переходит в состояние насыщения.
Замечание 3: память нейрона определяется величиной его внутреннего возбуждения и изменяется с течением времени.
Замечание 4: память нейронной сети определяется межнейронными связями, которые постоянно перестраиваются количественно и качественно в процессе функционирования нейронной сети.
