Логические нейронные сети


Устойчивость, помехозащищенность и локализация максимального возбуждения - часть 4


Эта вероятность может быть высокой вследствие аномалий генетического характера. Например, человек, которого мы относим к уникумам, может видеть кожей вследствие того, что нейроны, воспринимающие кожные ощущения, сильно связаны с нейронами выходного слоя, "отвечающими" за зрение. И вместо того чтобы возбуждение в сторону последних при слабых связях угасло, оно становится результативным. Ведь в целом все нейроны устроены одинаково!

Большое число связей способствует высокой надежности мозга. Ведь ежедневная гибель огромного числа нейронов, подхлестанная алкоголем и наркотиками, а также травмы, компенсируются другими путями прохождения возбуждений, иногда даже связанными с необходимостью переобучения. Впрочем, ограниченный ресурс возможного не спасает, в конце концов, от деградации.

Итак, рассмотрим более подробно процесс локализации максимальной величины возбуждения на выходном слое, заключающейся в выделении того нейрона некоторой малой области, величина возбуждения которого максимальна. Он основан на подавлении тех сигналов возбуждения нейронов, которые не соответствуют нейрону с максимальным возбуждением. Т.е. если необходимо сконцентрировать сигнал и выделить нейрон с максимальной величиной возбуждения, это достигается с помощью подавляющих связей, с которыми действуют друг на друга "соседние" нейроны выходного слоя.

Пусть в целом над нейронами выходного слоя, условно расположенного на плоскости (x, y), можно построить непрерывную функцию их возбуждения P(x, y) (рис. 2.18), обусловленную прохождением сигналов возбуждений в сети на основе предъявленного эталона. Будем считать, что эта функция имеет один или более максимумов. Пусть Pij

- значение величины возбуждения нейрона с координатами (i, j).

Каждый нейрон (i, j), действуя в своей окрестности, рассылает соседним нейронам, на их дендриты с отрицательными, не обязательно регулируемыми, весами, свою величину возбуждения Pij, первоначально полученную из сети.

Представим взаимодействие двух "близких" нейронов, например (i, j) и (i, j+1), получивших первоначально разные значения величин возбуждения из сети.


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин