Синтез информации
Модель нейрона и нейронной сети
Наша нервная система состоит из специализированных клеток — нейронов.
Нейрон – это электрически возбудимая клетка, способная передавать информацию с помощью электрических и химических сигналов. У него есть отростки разного типа. Дендриты – это короткие и сильно разветвленные отростки нейрона, аксоны – длинные. Через дендриты нейрон получает возбуждающие или тормозные сигналы, а через аксон – передает возбуждение другому нейрону или органу.
По типу строения нейроны можно разделить на следующие категории:
1. Безаксонные – не имеющие признаков разделения отростков на аксоны и дендриты.
2. Униполярные – нейроны с одним отростком.
3. Биполярные – имеющие один аксон и один дендрит.
4. Мультиполярные – имеющие несколько дендритов и один аксон.
5. Псевдоуниполярные – имеющие один отросток, который сразу же Т-образно делится. Структурно это один аксон, но по одной из ветвей возбуждение идет не от, а к телу нейрона. Структурно дендритами являются разветвления на конце этого отростка.
Каждый нейрон — это уникальная живая клетка. Помимо электрических сигналов нейроны могут секретировать нейрогормоны и влиять на организм химически.
В 1943 г. американский нейропсихолог и нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок предложил математическую модель нейрона.
С точки зрения этой модели, нейрон представляет собой сумматор, который имеет несколько входов и один выход. Входящие сигналы, поступающие от других нейронов суммируются с учетом весовых коэффициентов, полученный итог обрабатывается нелинейной функцией, и результат этой обработки подается на выход нейрона.
В 1958 г. другой известный американский нерофизиолог Фрэнк Розенблатт предложил математическую модель нейронной сети — так называемый персептрон.
В персептроне нейроны делятся на три типа: сенсорные, ассоциативные и реагирующие - формирующие реакцию сети. Поэтому персептрон называют трехслойным.
Нейроны первого, сенсорного, слоя получают сигнал из внешнего мира и при переходе в возбужденное состояние передают его ассоциативным нейронам внутреннего - скрытого слоя.
Нейроны скрытого слоя суммируют полученные сигналы, и если сумма сигналов превышает некое пороговое значение, нейрон возбуждается и передает сигнал следующему слою с неким весовым коэффициентом Wi - весом связи.
Реагирующий нейрон подсчитывает сумму значений входных сигналов, помноженных на их веса, и если результат превышает пороговое значение, нейрон выдает сигнал возбуждения, иначе — торможения.
Обучение персептрона состоит в изменении весовых коэффициентов между нейронами второго и третьего слоя.
Мы видим, что решающее значение в синтезе информации нейронной сетью имеет ВЕС, придаваемый нейроном тому или иному сигналу. Что значит вес? Какой физический смысл ему можно сопоставить?
Для того чтобы понять значение слова вес в нейронной сети, представим, что человеческое общество — это нейронная сеть, а люди - это отдельные нейроны. Когда вы получаете одинаковую информацию от разных людей, вы можете придавать ей большее или меньшее значение в зависимости от того, кто её сообщил. Одним источникам вы доверяете больше, другим - меньше. Мнение одних людей имеют для вас большее значение, чем мнение других. Вот этот вес, который вы придаете словам авторитетных людей, и является аналогом весового коэффициента нейронной сети.
Но ценность информации связана не только с авторитетом внешнего источника, она зависит и от ваших внутренних приоритетов — от того, насколько актуальна для вас сейчас данная информация, от ваших личных пристрастий и интересов. Например, математику может быть не интересна информация из области поэзии или политики, и наоборот.
Синтез информации в нейронной сети — это постоянный процесс корректировки весовых коэффициентов таким образом, чтобы функционирование нейронной сети было наиболее гармоничным, уравновешенным. Именно в ходе этого процесса образуются устойчивые информационные потоки, происходит структурирование информации, которая определяет структуру и динамику сети, а также поведение отдельных представителей.
Информация — это то, что объединяет внешние и внутренние процессы, то, что обуславливает строение и динамику того и другого.