AI Lab

Обзор существующих моделей нейронов

Скачать:

 Doc (880 kB 2014-06-27 18:18:42)

 Pdf (1 MB 2014-06-27 18:14:57)

Одним из важных направлений разработки интеллектуальных системявляется теория нейронных сетей. На сегодняшний день искусственные нейронные сети (ИНС) применяют для:

• классификации объектов;
• кластеризации/категоризации (классификации образов «без учителя»);
• аппроксимации функций;
• предсказаний/прогнозов;
• решения задач оптимизации;
• создания систем памяти, адресуемой по содержанию (ассоциативной памяти);
• решениязадач управления в слабодетерминированой среде.

Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона.

Для того чтобы верно оценить какие существуют искусственные нейроны, что они позволяют реализовывать, как можно улучшить существующие модели нейронов и нейронных сетей и какими могут быть новые разработки в этой области, необходимо произвести их обзор и классификацию.

Подробнее...

Что и где искать?

Есть такой анекдот про то, как некий мудрец искал потерянные ключи под фонарным столбом. Прохожий спросил его, а где же он потерял ключи. Вон там - ответил \"мудрец\". А почему же ты ищешь здесь, спросил прохожий. Так здесь светло и все понятно, а там темно и ничего не видно...
Любая история и любая модель должна соответствовать представлениям \"мудрецов\", а не \"реальности\". И если даже \"реальность\" проста как дважды два и сама бросается в глаза, ее не видно, пока она не совпадет с представлениями \"мудреца\"...

Может надо искать не там где светло?  Но и не там где темно!  А как найти то место - где потеряли...

Подробнее...

Воспроизведение реакций естественных нейронов как результат моделирования структурно-функциональных свойств мембраны и организации синаптического аппарата

А.В. Бахшиев, С.П. Романов

Скачать pdf.

Моделирование информационных процессов в нервной системе требует воспроизведения соответствия как структуры связей между нейронами сети, так и принципов преобразования информационных (импульсных) потоков каждым нейроном. Известные математические модели нейрона либо не обладают необходимыми свойствами для решения такой задачи, либо требуют индивидуального подхода при моделировании каждого конкретного нейрона – составление уравнений для описания дендрита, синапса, составление уравнений связи, определение параметров моделей и т.п. Наиболее важным представляется разработка модели нейрона, функции и множество реакций которой будут определяться структурой ее дендритного и синаптического аппарата, причем изменение этой структуры не должно влиять на математическое описание либо модификацию параметров описания ее элементов. Нейронная сеть из таких нейронов будет представлять собой комплексную модель мембраны нервной ткани, взаимодействующей через модели химических или электрических синапсов, либо посредством тонического распространения потенциала по участкам мембраны. В работе предложена система дифференциальных уравнений, описывающая динамику преобразования импульсных потоков в естественном нейроне. Модель не требует настройки внутренних параметров в процессе функционирования. Свойства преобразования вход-выход нейронов определяют модификация структурной организации мембраны и синаптического аппарата и формируемые текущей активностью связи в сети. Разработана программная реализация предлагаемой модели нейрона и нейронных сетей. Преимуществом модели является возможность описания взаимодействия нейронов с произвольной структурой дендритного и синаптического аппарата. Возможна модификация моделей функциональных элементов нейрона (мембрана, синапс, низкопороговая зона) при условии сохранения интерфейсных соглашений о типе и диапазоне изменения входных и выходных данных этих элементов, либо выработки новых соглашений. Проведен ряд численных экспериментов, показавших возможность и методику описания в терминах структуры мембранного и синаптического аппаратов различных классов реакций нейронов на внешнее возбуждение.

Подробнее...

Эмоционально Генетическая Теория Разума

Общая теория интеллекта перманентного разума основаны на тринитарной парадигме.

ЭГТР декларрует следующе основные положения:

1. Сстема силовых полей матерального объекта (ССПМО) за счёт энергии поглощаемой из окружающей среды направляет развитие как самого объекта и так и окружающей его среды.

2.При взамодействии ССПМО с сознанием человека возникает ноавя система, приведённая к генотипу человека, и воспрнмаемая сознанем как Эмоция. Комбнаци Эмоций управляют мышленем благодаря внутреннему Эмоцональному синтезу.

3. Подобные ССПМО спасобны к резонансу и могут воспрниматься сознанем как приоритетные.

4. Вселенная в своём развитии стремтся к абсолютной ССПМО.

5. Класс ССПМО подобных абсолютной ССПМО являются реалзованным Разумом и воспрнимаются подобным ему сознанием, как красота и духовность.

6. Сознание подобное абсолютной ССПМО обладает разумностью и реализует разумные ССПМО в окружающей среде в виде культурного наследия.

Подробнее...