03.03.2014

Возьмем произвольный нейрон коры (рисунок ниже). У него есть рецептивное поле, внутри которого он имеет густую сеть синаптических соединений. Эти соединения охватывают как окружающие его нейроны, так и входящие в кору аксоны, несущие сигналы от других участков мозга. Благодаря этому нейрон способен следить за активностью небольшой окружающей его области. Если на зону коры, к которой он принадлежит, приходится топографическая проекция, то нейрон получает сигналы с тех аксонов, что попадают в его рецептивное поле. Если на коре существуют активные паттерны вызванной активности, то нейрон видит фрагменты идентификационных волн от них, когда они проходят мимо него. Аналогично с волнами, которые возникают от волновых туннелей, переносящих волновую картину от одной области мозга к другой.

030314_1710_1

Источники информации для выделения фактора. 1 – нейрон коры, 2 – рецептивное поле, 3 – топографическая проекция, 4 – паттерн вызванной активности, 5 – волновой туннель

В активности, видимой нейроном на своем рецептивном поле, независимо от ее происхождения, соблюдается главный принцип – каждое уникальное явление вызывает свой уникальный, присущей только этому явлению узор. Повторяется явление – повторяется и паттерн активности, видимый нейрону.

Если происходящее содержит несколько явлений, то друг на друга накладывается несколько узоров. При наложении паттерны активности могут не совпасть по времени, то есть фронты волн могут разминуться. Чтобы учесть это, выберем показательный временной интервал, равный периоду одного волнового цикла. Накопим для каждого синаптического входа нейрона активность за этот промежуток времени. То есть просто просуммируем, сколько спайков пришло на тот или иной вход. В результате мы получим вектор входа, описывающий интегрированную за цикл картину синаптической активности. Имея такой входной вектор, мы можем использовать для нейрона все описанные ранее методы обучения. Например, мы можем превратить нейрон в фильтр Хебба и заставить его выделить главную компоненту, содержащуюся во входном потоке данных. По своему смыслу это будет выявление тех входов, на которых чаще всего входящие сигналы проявлялись совместно. Применительно к идентификационным волнам – это означает, что нейрон определит, какие волны обладают закономерностью появляться время от времени вместе, и настроит свои веса на узнавание этого сочетания. То есть, выделив такой фактор, нейрон станет проявлять вызванную активность, когда будет узнавать знакомое ему сочетание идентификаторов.

Таким образом, нейрон приобретет свойства нейрона-детектора, настроенного на определенное явление, детектируемое по своим признакам. При этом нейрон не просто будет срабатывать как датчик наличия (есть явление – нет явления), он будет уровнем своей активности сигнализировать о выраженности того фактора, на который он обучился. Интересно, что при этом не принципиальна природа синаптических сигналов. С одинаковым успехом нейрон может настраиваться на обработку волновых паттернов, паттернов топографической проекции или их совместную активность.

Надо отметить, что Хеббовское обучение, выделяющее первую главную компоненту, приведено чисто иллюстративно, чтобы показать, что локальное рецептивное поле любого нейрона коры содержит всю необходимую информацию для обучения его как универсального детектора. Реальные алгоритмы коллективного обучения нейронов, выделяющие множество разнообразных факторов, организованы несколько сложнее.

источник —>>>

Добавить комментарий

Please log in using one of these methods to post your comment:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s