3.2. Формальная модель нейрона.

Впервые формальная логическая модель нейрона была введена Маккалоком и Питтсом в 1948 году [Маккалок] и с тех пор было предложено огромное количество моделей. Но все они предназначены для решения в основном задач распознавания и классификации образов. Можно указать целый ряд основных отличий предлагаемой в данной работе модели и уже существующих. Во-первых, в классических моделях всегда присутствует “учитель” или “супервизор”, подстраивающий параметры сети по определенному алгоритму, предлагаемый же нейрон должен подстраиваться “сам” в зависимости от “увиденной” им последовательности входных векторов. Формально говоря, при работе нейрона должна использоваться только информация с его входов. Во-вторых, в предложенной модели нет вещественных весов и взвешенной суммации по этим весам, что является большим плюсом при создании нейрочипа и модельных вычислениях, поскольку целочисленная арифметика выполняется всегда быстрее, чем рациональная и проще в реализации. Главное же отличие предлагаемой модели состоит в цели применения. C помощью нее решаются все задачи управляющей системы: формирование и распознавание образов (ФРО), распознавание и запоминание закономерностей (БЗ), анализ информации БЗ и выбор действий (БПР), в отличии от классических моделей, где решается только первая задача.

Важной задачей ФРО для автономных систем также является не только распознавание образов, но и их хранение или запоминание. Это следует из автономности системы, т.к. для неавтономных систем распознанные образы могут храниться и использоваться вне системы. Вообще говоря, проблему запоминания можно решить множеством способов. Например, один из известных способов – организовать кольцо из нейронов, в котором сигнал мог бы прецессировать до бесконечности или в течении некоторого времени в случае затухания. В последнем случае система приобретает новое полезное свойство “забывчивости”, которое, как известно, присуще биологическим системам и позволяет более рационально и экономно использовать ресурсы, т.к. ненужная или малоиспользуемая информация просто “забывается”. Эксперименты проводились с формальной моделью без памяти, но очевидно, что она нужна. Нами предлагается ввести так называемую синаптическую память, т.е. способность запоминать входной сигнал в синаптическом блоке.

В данной работе мы используем нейрон из [Жданов2], который модифицирован в соответствии с [Братищев]. Мы приведем лишь краткое описание. На рис. 3.2.1 представлена блочная схема предлагаемой формальной модели нейрона. Входы нейрона xit подаются на блоки задержки Di для задержки сигнала на время Di , а затем на триггерные элементы Ti для удлинения сигнала на величину ti . Данные элементы обеспечивают некоторую неопределенность момента поступления входного сигнала по отношению к моменту генерации выходного спайка и образуют таким образом синаптическую память, поскольку входной сигнал запоминается в этих элементах на некоторое время.

С учетом задержек Di и ti получаем, что, если на выходе обученного нейрона в момент t появился единичный сигнал, то единичные импульсы на входы нейрона поступили в интервалы времени di = [ t - ti - Di ; t - Di -1]. Неопределенность моментов поступления входных импульсов будет тем меньше, чем меньше задержки ti.

Пример временной диаграммы работы обученного нейрона с двумя входами и с заданными задержками Di и ti иллюстрирует рис. 3.2.2. Вопросительными знаками показаны неопределенности моментов прихода входных импульсов, соответствующие интервалам di.

Различное отношение и расположение задержек Di и ti во времени наделяет нейрон возможностями формирования и распознавания образов следующих видов.

 Если  , то имеем пространственный образ. Например, образ некоторой геометрической фигуры.

 Если , то имеем образ следования (важен порядок следования образующих, допустима неопределенность в конкретных моментах прихода импульсов). Примером может быть распознавание слов при чтении по буквам.

 Если "ti = 1, то имеем пространственно-временной образ (ПВО), в этом случае однозначно определено, по каким входам и в какие моменты времени приходили сигналы. Примером может быть распознавание музыкального тона определенной высоты.

Элемент lw предназначен для набора статистики по данному пространственно-временному образу. Значение lw=1 указывает на то, что данный нейрон обучен.

Задержки Di и ti заданы изначально, т.е. являются константными параметрами нейрона. Если поступающая на данный нейрон последовательность сигналов содержит закономерность, описываемую такими временными параметрами, то нейрон сформирует образ такого пространственно-временного прообраза. Очевидно, что необходимое число нейронов такого типа в сети будет тем меньше, чем больше априорной информации о временных характеристиках прообразов известно на стадии синтеза сети.

Приведем формализм нейрона.

 

Owt+1 = cwt+1 & Swt+1 ;

cwt+1 = bwt+1 & lwt+1 ;

bwt+1 =

yit = ù cwt & ait ;

ait = ;

где = tï xit = 1 - момент импульса на входе xi ;

lwt = ;

Nw0 = 0;

Nwt = Nwt-1 + bwt ;

Rw(Nwt) - убывающая сигмоидальная функция.


Информация о работе «Нейросетевая реализация системы»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 61847
Количество таблиц: 3
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
43718
0
0

... , бистабильность восприятия. В дальнейшем планируется разработка программных моделей более сложных нейронных сетей и их комбинаций с целью получения наиболее эффективных алгоритмов для задачи распознавания образов. Литераура. 1.Горбань А.Н.,Россиев Д.А..Нейронные сети на персональном компьюере. 2. Минский М.Л.,Пайперт С..Персепроны.М.: Мир.1971 3. Розенблатт Ф.Принципы ...

Скачать
28872
1
0

... того привлекает огромный запас контекстных знаний, который системам распознавания образов пока недоступен. 7. Заключение Дан обзор различных нейросетевых методов распознавания изображений. Рассмотрены достоинства и недостатки этих методов при распознавании двумерных и трёхмерных объектов. Указаны проблемы при распознавании трёхмерных объектов. Выделены перспективные направления в распознавании ...

Скачать
53143
0
0

... в популяциях, которые являются существенными для развития. Точный ответ на вопрос: какие биологические процессы существенны для развития, и какие нет? - все еще открыт для исследователей. Реализация генетических алгоритмов В природе особи в популяции конкурируют друг с другом за различные ресурсы, такие, например, как пища или вода. Кроме того, члены популяции одного вида часто конкурируют ...

Скачать
182348
5
27

... на дипломное проектирование. Необходимо разработать программу регистрации процеса производства партий полупроводниковых пластин для использования в автоматизированной системе управления. Программа должна обеспечивать контроль и регистрацию производственного процесса производства партий пластин. Вести учет за прохождением партий полупроводниковых пластин по технологическому маршруту. Разработку ...

0 комментариев


Наверх