Что такое нервная сеть по биологии

1. Малая медицинская энциклопедия. — М.: Медицинская энциклопедия. 1991—96 гг. 2. Первая медицинская помощь. — М.: Большая Российская Энциклопедия. 1994 г. 3. Энциклопедический словарь медицинских терминов. — М.: Советская энциклопедия. — 1982—1984 гг .

• Не́рвная регуля́ция фу́нкций
• Не́рвная систе́ма

нервная сеть — 1) тип строения нервной ткани, представленный совокупностью нейронов в сочетании с проходящими в различных направлениях нервными волокнами, имеющими под микроскопом вид войлока или сетки (наблюдается у беспозвоночных); 2) совокупность… … Большой медицинский словарь

Мак-Каллока-Питтса нервная сеть — (W. S. McCulloch, род. в 1898 г., амер. нейрофизиолог; W. Н. Pitts, совр. амер. физиолог) модель совокупности нейронов, связанных между собой каналами связи; служит для описания детерминированных логических функций мозга, дает возможность… … Большой медицинский словарь

НЕРВНАЯ СИСТЕМА — (systema nervosum), морфофункц. совокупность отд. нейронов и др. структур нервной ткани животных и человека, объединяющая деятельность всех органов и систем организма в его постоянном взаимодействии с внеш. средой. Н. с. воспринимает внеш. и… … Биологический энциклопедический словарь

сеть — и, предл.; о се/ти, в сети/; мн. род. е/й; ж. см. тж. сетёнка, сетевой, сетной, сетный 1) Приспособление из перекрещивающихся нитей, закреплённых на равных промежутках узлами, используемое для ловли рыб, птиц и т.п … Словарь многих выражений

СЕТЬ — СЕТЬ, сетка, точка жен. вещь или чертеж перекрестною решеткой, клетчатый, в клетках, мережках, ячеях (от ·стар., гл. сетить, искать, ловить?). Сети рыбачьи, рыболовные, вязаный из ниток, дели, сканой пряжи, весьма различные устройства: невод,… … Толковый словарь Даля

сеть — и, предл. о сети, в сети; мн. род. ей; ж. 1. Приспособление из перекрещивающихся нитей, закреплённых на равных промежутках узлами, используемое для ловли рыб, птиц и т.п. Вязать с. Ловить рыбу сетями. Ставить, забрасывать с. Рыболовная,… … Энциклопедический словарь

Нервная система — совокупность структур в организме животных и человека, объединяющая деятельность всех органов и систем и обеспечивающая функционирование организма как единого целого в его постоянном взаимодействии с внешней средой. Н. с. воспринимает… … Большая советская энциклопедия

НЕРВНАЯ СИСТЕМА — сложная сеть структур, пронизывающая весь организм и обеспечивающая саморегуляцию его жизнедеятельности благодаря способность реагировать на внешние и внутренние воздействия (стимулы). Основные функции нервной системы получение, хранение и… … Энциклопедия Кольера

Нервная система* — свойственная всем многоклеточным животным, за исключением губок, система органов, управляющая деятельностью остальных органов животного и объединяющая эту деятельность, воспринимающая изменения, совершающиеся во внешнем мире или теле животного, и … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

Нервная система

Раздражимость или чувствительность – характерная черта всех живых организмов, означающая их способность реагировать на сигналы или раздражители.

Сигнал воспринимается рецептором и передается с помощью нервов и (или) гормонов к эффектору, который осуществляет специфическую реакцию или ответ.

Животные имеют две взаимосвязанные системы координации функций – нервную и гуморальную (см. таблицу).

Нервная регуляция

Гуморальная регуляция

Электрическое и химическое проведение (нервные импульсы и нейромедиаторы в синапсах)

Химическое проведение (гормоны) по КС

Быстрое проведение и ответ

Более медленное проведение и отстроченный ответ (исключение - адреналин)

В основном кратковременные изменения

В основном долговременные изменения

Специфический путь распространения сигнала

Неспецифический путь сигнала (с кровью по всему телу)к специфической мишени

Ответ часто узко локализован (например, один мускул)

Ответ может быть крайне генерализованным (например, рост)

Нервная система состоит из высокоспециализированных клеток со следующими функциями:

- восприятие сигналов – рецепторы;

- преобразование сигналов в электрические импульсы (трансдукция);

- проведение импульсов к другим специализированным клеткам – эффекторам, которые получив сигнал, дают ответ;

Связь между рецепторами и эффекторами осуществляют нейроны .

Нейрон – это структурно – функциональная единица НС.

Нейрон — электрически возбудимая клетка, которая обрабатывает, хранит и передает информацию с помощью электрических и химических сигналов. Нейрон имеет сложное строение и узкую специализацию. Нервная клетка содержит ядро, тело клетки и отростки (аксоны и дендриты).

В головном мозге человека насчитывается около 90—95 миллиардов нейронов. Нейроны могут соединяться друг с другом, образуя биологические нейронные сети.

Нейроны разделяют на рецепторные, эффекторные и вставочные.

Тело нейрона: ядро (с большим количеством ядерных пор) и органеллы (ЭПС, рибосомы, аппарат Гольджи, микротрубочки), а также из отростков (дендриты и аксоны).

Нейроглия – совокупность вспомогательных клеток НС; составляет 40% общего объема ЦНС.

• Аксон – длинный отросток нейрона; проводит импульс от тела клетки; покрыт миелиновой оболочкой (образует белое вещество мозга)
• Дендриты - короткие и сильно разветвлённые отростки нейрона; проводит импульс к телу клетки; не имеют оболочки

Важно! Нейрон может иметь несколько дендритов и обычно только один аксон.

Важно! Один нейрон может иметь связи со многими (до 20 тысяч) другими нейронами.

• чувствительные – передают возбуждение от органов чувств в спинной и головной мозг
• двигательные – передают возбуждение от головного и спинного мозга к мышцам и внутренним органам
• вставочные – осуществляют связь между чувствительными и двигательным нейронами, в спинном и головном мозге

Нервные отростки образуют нервные волокна.

Пучки нервных волокон образуют нервы.

Нервы – чувствительные (образованы дендритами), двигательные (образованы аксонами), смешанные (большинство нервов).

Синапс – это специализированный функциональный контакт между двумя возбудимыми клетками, служащий для передачи возбуждения

У нейронов синапс находится между аксоном одной клетки и дендритом другой; при этом физического контакта не происходит – они разделены пространством - синаптической щель.

Нервная система:

• периферическая (нервы и нервные узлы) – соматическая и автономная
• центральная (головной и спинной мозг)

В зависимости от характера иннервации НС:

• Соматическая – управляет деятельностью скелетной мускулатуры, подчиняется воле человека

• Вегетативная (автономная) – управляет деятельностью внутренних органов, желез, гладкой мускулатуры, не подчиняется воле человека

Соматическая нервная система – часть нервной системы человека, представляющая собой совокупность чувствительных и двигательных нервных волокон, иннервирующих мышцы (у позвоночных — скелетные), кожу, суставы.

Она представляет часть периферической нервной системы, которая занимается доставкой моторной (двигательной) и сенсорной (чувственной) информации до центральной нервной системы и обратно. Эта система состоит из нервов, прикрепленных к коже, органам чувств и всем мышцам скелета.

• спинномозговые нервы – 31 пара; связаны со спинным мозгом; содержат как двигательные, так и сенсорные нейроны, поэтому смешанные;
• черепномозговые нервы – 12 пар; отходят от головного мозга, иннервируют рецепторы головы (за исключением блуждающего нерва – иннервирует сердце, дыхание, пищеварительный тракт); бывают сенсорными, моторными (двигательными) и смешанными

Рефлекс – это быстрый автоматический ответ на раздражитель, осуществляемый без осознанного контроля головного мозга.

Рефлекторная дуга – путь, проходимый нервными импульсами от рецептора до рабочего органа.

• в ЦНС – по чувствительному пути;
• от ЦНС – к рабочему органу – по двигательному пути

- рецептор (окончание дендрита чувствительного нейрона) – воспринимает раздражение

- чувствительное (центростремительное) нервное волокно – передает возбуждение от рецептора к ЦНС

- нервный центр – группа вставочных нейронов, расположены на разных уровнях ЦНС; передает нервные импульсы с чувствительных нейронов на двигательные

- двигательное (центробежное) нервное волокно – передает возбуждение от ЦНС к исполнительному органу

Простая рефлекторная дуга: два нейрона – чувствительный и двигательный (пример – коленный рефлекс)

Сложная рефлекторная дуга: три нейрона – чувствительный, вставочный, двигательный (благодаря вставочным нейронам происходит обратная связь между рабочим органом и ЦНС, что позволяет вносить изменения в работу исполнительных органов)

Вегетативная (автономная) нервная система – управляет деятельностью внутренних органов, желез, гладкой мускулатуры, не подчиняется воле человека.

Делится на симпатическую и парасимпатическую.

Обе состоят из вегетативных ядер (скопления нейронов, лежащих в спинном и головном мозге), вегетативных узлов (скопления нейронов, нейронов, за пределами НС), нервных окончаний (в стенках рабочих органов)

Путь от центра до иннервируемого органа состоит из двух нейронов (в соматической - один).

Место выхода из ЦНС

От спинного мозга – в шейный, поясничный, грудной отделы

От ствола головного мозга и ствола крестцового отдела спинного мозга

Местоположение нервного узла (ганглия)

По обе стороны спинного мозга, за исключением нервных сплетений (непосредственно в этих сплетениях)

В иннервируемых органах или вблизи них

Медиаторы рефлекторной дуги

В предузловом волокне –

в послеузловом - норадреналин

В обоих волокнах - ацетилхолин

Названия основных узлов или нервов

Солнечное, легочное, сердечное сплетения, брыжеечный узел

Общие эффекты симпатической и парасимпатической НС на органы:

• Симпатическая НС – расширяет зрачки, угнетает слюноотделение, повышает частоту сокращений, расширяет сосуды сердца, расширяет бронхи, усиливает вентиляцию легких, угнетает перистальтику кишечника, угнетает секрецию пищеварительных соков усиливает потоотделение, удаляет с мочой лишний сахар; общий эффект – возбуждающий, повышает интенсивность обмена, снижает порог чувствительности; активизирует во время опасности, стресса, контролирует реакции на стресс

• Парасимпатическая НС – сужает зрачки, стимулирует слезотечение, уменьшает частоту сердечных сокращений, поддерживает тонус артериол кишечника, скелетных мышц, снижает кровяное давление, уменьшает вентиляцию легких, усиливает перистальтику кишечника, расширяет артериолы в коже лица, увеличивает выделение с мочой хлоридов; общий эффект – тормозящий, снижает или не влияет на интенсивность обмена, восстанавливает порог чувствительности; доминирует в состоянии покоя, контролирует функции в повседневных условиях

Центральная нервная система (ЦНС) – обеспечивает взаимосвязь всех частей НС и их координированную работу

У позвоночных ЦНС развивается из эктодермы (наружного зародышевого листка)

ЦНС – 3 оболочки:

- твердая мозговая (dura mater) - снаружи;

- мягкая мозговая оболочка (pia mater) – прилегает непосредственно к мозгу.

Головной мозг расположен в мозговом отделе черепа; содержит

- белое вещество - проводящие пути между головным мозгом и спинным, между отделами головного мозга

- серое вещество - в виде ядер внутри белого вещества; кора покрывающая большие полушария и мозжечок

Масса головного мозга – 1400-1600 грамм.

5 отделов:

• продолговатый мозг– продолжение спинного мозга; центры пищеварения, дыхания, сердечной деятельности, рвота, кашель, чихание, глотание, слюноотделение, проводящая функция
• задний мозг – состоит из варолиевого моста и мозжечка; варолиев мост связывает мозжечок и продолговатый мозг с большими полушариями; мозжечок регулирует двигательные акты (равновесие, координация движений, поддержание позы)
• промежуточный мозг– регуляция сложных двигательных рефлексов; координация работы внутренних органов; осуществление гуморальной регуляции;
• средний мозг – поддержание тонуса мыщц, ориентировочные, сторожевые, оборонительные рефлексы на зрительные и звуковые раздражители;
• передний мозг (большие полушария) – осуществление психической деятельности (память, речь, мышление).

Промежуточный мозг включает таламус, гипоталамус, эпиталамус

Таламус – подкорковый центр всех видов чувствительности (кроме обонятельного), регулирует внешнее проявление эмоций (мимика, жесты, изменение пульса, дыхания)

Гипоталамус – центры вегетативной НС, обеспечивают постоянство внутренней среды, регулируют обмен веществ, температуру тела, чувство жажды, голода, насыщения, сна, бодрствования; гипоталамус контролирует работу гипофиза

Эпиталамус – участие в работе обонятельного анализатора

Передний мозг имеет два больших полушария: левое и правое

• Серое вещество (кора) находится сверху полушарий, белое – внутри

• Белое вещество – это проводящие пути полушарий; среди него – ядра серого вещества (подкорковые структуры)

Кора больших полушарий – слой серого вещества, 2-4 мм в толщину; имеет многочисленные складки, извилины

Каждое полушарие разделено бороздами на доли:

- лобная – вкусовая, обонятельная, двигательная, кожно- мускульная зоны;

- теменная – двигательная, кожно- мускульная зоны;

- височная – слуховая зона;

- затылочная – зрительная зона.

Важно! Каждое полушарие отвечает за противоположную сторону тела.

• Левое полушарие – аналитическое; отвечает за абстрактное мышление, письменную и устную речь;

• Правое полушарие – синтетическое; отвечает за образное мышление.

Спинной мозг расположен в костном позвоночном канале; имеет вид белого шнура, длина 1м; на передней и задней сторонах есть глубокие продольные борозды

В самом центре спинного мозга – центральный канал, заполненный спинномозговой жидкостью.

Канал окружен серым веществом (имеет вид бабочки), который окружен белым веществом.

• В белом веществе – восходящие (аксоны нейронов спинного мозга) и нисходящие пути (аксоны нейронов головного мозга)

• Серое вещество напоминает контур бабочки, имеет три вида рогов.

- передние рога – в них расположены двигательные нейроны (мотонейроны) – их аксоны иннервируют скелетные мышцы

- задние рога – содержат вставочные нейроны – связывают чувствительные и двигательные нейроны

- боковые рога – содержат вегетативные нейроны – их аксоны идут на периферию к вегетативным узлам

Спинной мозг – 31 сегмент; от каждого сегмента отходит 1 пара смешанных спинномозговых нервов, имеющих по паре корешков:

- передний (аксоны двигательных нейронов);

- задний (аксоны чувствительных нейронов.

Функции спинного мозга:

- рефлекторная – осуществление простых рефлексов (сосудодвигательных, дыхательных, дефекации, мочеиспускания, половых);

- проводниковая – проводит нервные импульсы от и к головному мозгу.

Повреждение спинного мозга приводит к нарушению проводниковых функций, вследствие чего – паралич.

Нейронные сети - это набор алгоритмов, смоделированных по типу человеческого мозга. Концепция искусственной нейронной сети была вдохновлена биологией человека и тем, как нейроны человеческого мозга функционируют вместе.

Нейронные сети применяются сегодня ко многим реальным проблемам, включая распознавание речи и изображений, фильтрацию спама, финансы и медицинскую диагностику

Нейронные сети не программируются, а в прямом смысле обучаются.

После обработки многих обучающих примеров изображений кошек алгоритм имеет модель того, какие элементы и их соответствующие отношения в изображении важно учитывать при принятии решения, присутствует ли кошка на изображении или нет. При оценке нового изображения нейронная сеть сравнивает точки данных о новом изображении с его моделью, которая основана на всех предыдущих оценках. Затем он использует некоторую простую статистику, чтобы решить, содержит ли изображение кошку или нет, основываясь на том, насколько близко оно соответствует модели

Если пост для новичков, то прочитав его не будет понятно как работают нейронные сети, если для опытных товарищей, то какая-то водица.

Ждём (нет) обоснования использования алгоритма обратного градиента для обучения.

Умение сложным образом объяснять простые вещи - тут нужен талант. Нейросеть, по сути, это наборы коэффициентов, позволяющие получить ограниченное количество значений в заданных пределах из неограниченных.

Нейросеть, по сути, это наборы коэффициентов, позволяющие получить ограниченное количество значений в заданных пределах из неограниченных

вот это как раз и есть "сложным образом объяснять простые вещи"

Hent-AI: нейросеть, которая убирает цензуру из аниме

Пользователь natethegreate выложил на GitHub нейросеть, которая убирает цензуру в аниме. На странице нейросети он описал, как создавал модель и какими инструментами пользовался. Нейросеть использует deep learning и сегментацию изображений — приёмы, которые обычно применяют в беспилотных автомобилях и алгоритмах компьютерного зрения.

Пока она работает довольно медленно и только с двумя типами цензуры: цветными блоками и мозаичным фильтром, — но проект всё ещё на стадии разработки. Кроме того, вы можете взять исходники и попробовать усовершенствовать эту модель.

Нейросети. Самый полный гайд. Часть 1 для чего нужны нейросети

Всем привет, сегодня мы с вами поговорим о такой области программирования как нейросети. Для чего они нужны, когда их придумали, ну и конечно как они работают. Статья получилась такая большая, что я решил разбить её на три части. В этой части описано для чего нужны нейросети, а если интересно узнать чем всё закончится, или посмотрите ролик, или дождитесь второй и третей части. Вот в ролике всё целиком.

Первая часть. Для чего нужны нейросети.

Для того что бы понять что же такое нейросети и для чего они нужны, нам стоит вообще понять суть решения задач при помощи электронно-вычислительных машин. В общем случае любая задача решается на компьютере в 6 этапов:

1. Постановка задачи. В ходе этого этапа происходит подготовка к решению, а так же запись всех исходных данных и требуемого результата.

2. Формализация. Т.е. запись на каком либо формальном языке процесса превращения исходных данных в результат. Чаще всего это язык математики или формальной логики.

3. Создание алгоритма.

4. Запись алгоритма, на каком либо компьютерном языке.

5. Тестирование и отладка.

6. Проведение расчетов и анализ результатов.

Как видим, три первых пункта вообще никоим образом не относятся к компьютеру. А 6-й пункт уже относиться не столько к программированию, сколько к практике. Теперь и вы наглядно можете видеть, что большая часть программирования – это не столько нажимание на кнопочки, сколько размышления над тем или иным алгоритмом, которые довольно часто сливаются в размышления над смыслом жизни. Так же понятно, что удачные алгоритмы можно создавать и вовсе не знаю ни одного языка программирования. На практике это означает что человеку, который освоил создание программ на одном языке программирования, будет гораздо проще освоить другой язык, чем человеку, который вообще не сведущ в программировании.

Весь этот список, более менее понятен любому человеку. Кроме, быть может, третьего пункта. Если не знать что такое алгоритм нельзя и понять что требуется. Хотя всем нам на интуитивном уровне ясно, что это, но даже немногие программисты знают, что в информатике у этого слова есть довольно чёткое определение.

Так же в жизни очень многие тру-программисты вовсе не записывают алгоритм отдельно, постоянно держа его целиком у себя в голове. Это привычка о двух концах. С одной стороны она экономит время, с другой стороны из-за неё происходят порой самые глупые и труднонаходимые ошибки. Но в любом случае не записывание алгоритма на бумаге, не означает не создание его в голове. Прежде чем начать клацать на кнопочки, любой человек обязательно создаст алгоритм работы программы у себя в голове.

Кстати для записи алгоритмов есть специальный язык – блок схемы. Большинство из тех кто изучал программирование в учебном заведении его узнает. Остальные, даже вполне успешные программисты, понятия не имеют что это такое.

Теперь зная об алгоритмах, мы с вами должны ответить для себя на такой вопрос. Можно ли при помощи алгоритмов описать любую последовательность действий, которая не противоречит законам физики и математики. Пример: сможем ли мы написать алгоритм движения боевого шагающего паука-робота, если до этого были очень успешны в написании других алгоритмов. Ответ – да. Если выполнены два пункта из списка выше, то и третий не должен создать проблем. Давайте сейчас вместе попытаемся приступить к решению данной задачи. И всё по науке, по пунктам.

1. Исходные данные и результат.

Исходные данные: Робот – 1 штука. Ноги – 6 штук. Суставы на ногах – 3 штуки на каждой. Степени свободы у каждого сустава – по одной. Начальные координаты каждой ноги и сустава. Начальные углы в суставах робота. Начальная координата центра робота.

Результат: робот сместился на Х метров в указанном направлении.

На этом этапе мы должны чётенько расписать опираясь на законы Ньютона куда и когда послать усилие на сервопривод чтобы нога передвинулась в необходимое нам место.

3. Написание Алгоритма.

Теперь зная, куда и когда двигаются ноги, мы должны расписать последовательность их движения, отталкиваясь от взаимного их расположения и координаты куда нам требуется попасть. Алгоритм будет громадный, с кучей разных условий, но он будет работать.

4. Превратим всё это в строчки кода.

5. Зальём в голову микрочип робота.

6. Отправим робота на прогулку.

Да, я вам не сказал что робот у нас запитан не от святого духа, а от энергии, которую вырабатывает топливный генератор. Во время его путешествия, часть топлива сгорела и масса робота стала меньше начальной отчего он потерял равновесие и упал.

Ну не беда, теперь вы знаете что в начальные данные нужно внести массу, и все вычисления переписать с учётом нового параметра и заодно внести правки в алгоритм. Ок, сделано. Снова робот отправляется на прогулку. И ему случайно отстреливают правую переднюю ногу, это же боевой робот. Средняя правая нога ждёт результата от передней. Ведь она должна шевелиться после неё. Но от неё нет результата, у нас больше НЕТ правой передней ноги. Приехали, дальше робот не пойдёт. Теперь нужно переписать алгоритм, чтобы он работал без передней правой ноги. И конечно, без передней левой, и без средней задней. И без второй фаланги задней левой. И для каждого из этих случаев нам нужен НОВЫЙ алгоритм. Пускай и не радикально другой, но всё же новый. Итого нужно написать 100500 алгоритмов, и если какой то забыли, то это всплывёт в самый неподходящий момент.

Из вышесказанного вытекает и функция нейросетей. Они нужны тогда когда классические алгоритмы плохо справляются с задачей, или же условия задачи могут немного измениться в процессе её выполнения, что потребует новый классический алгоритм.

Примеров применения нейросетей сегодня можно привести целую кучу. Очень популярны в последнее время нейросети распознающие образы. Такие используются в автомобилях Тесла например. Одна нейросеть переводит окружающий мир в 3D модель, а другая управляет автомобилем вместо человека.

Несмотря на относительную тупизну, нейросети и сегодня влияют на вашу жизнь, и быть может даже больше чем вы думаете. Именно они решают, дать вам кредит в банке или отказать, какой фильм или музыка вам может понравиться, и какую рекламу вам показать, анализируя ваш сёрфинг интернета, а быть может и подслушавшая за вами через телефон.

От "Текстура нервной системы человека и в позвоночных" по Сантьяго Рамон-и-Кахаль. На рисунке показано, разнообразие нейронов морфологии в слуховой коре. [1]

Биологические нейронные сети — (иногда называются нейронными путями) [2] представляют собой ряд взаимосвязанных нейронов, чья активность определяет узнаваемый линейный путь. Интерфейс, через который нейроны взаимодействуют со своими соседями, как правило, состоит из нескольких аксонов, связанных с помощью синапсов в дендритах других нейронов. Если сумма входных сигналов нейрона в одном превосходит определенный порог [3] , нейрон передает через потенциал действия [4] (AP) на холмик аксонов и передает этот электрический сигнал вдоль аксона. В противоположность этому, нейронная схема это функциональный объект, соединенных между собой нейронов, который способен регулировать собственную активность, используя контур обратной связи [5] (по аналогии с контуром управления в кибернетике). Биологические нейронные сети вдохновили дизайн искусственных нейронных сетей [6] .

Начало исследования Править

Ранние методы лечения нейронных сетей можно найти в Герберт Спенсер "с принципами психологии, 3-е издание (1872), Теодора Мейнерта 'S Психиатрия (1884), Уильям Джеймс' Принципы психологии (1890), и Зигмунд Фрейд" Проект для научной психологии (в составе 1895). [7] Первое правило нейронов обучения было описано в Hebb в 1949 году, в Хебба обучения. Таким образом, Хебба спаривание пресинаптических и постсинаптических активностей может существенно изменить динамические характеристики синаптической связи и, следовательно, способствовать или препятствовать передаче сигнала. Неврологи Уоррен Стерджис McCulloch и Walter Pitts опубликовали первые работы по обработке нейронных сетей. [8] Они показали теоретически, что сети искусственных нейронов могут осуществлять логические, арифметические и символические функции. Упрощенные модели биологических нейронов были созданы, теперь обычно их называют персептроны или искусственные нейроны. Эти простые модели приходилось (т.е. потенциалы в пост-синаптической мембране) суммировать в теле клетки. Более поздние модели также предусмотрели возбуждающие и тормозные синапсические передачи.

Неврология Править

Неврология — научное исследование в нервной системе. [9] Традиционно, нейробиология была замечена в отрасли биологии. Тем не менее, в настоящее время является междисциплинарной наукой, сотрудничает с другими такими областями: химия, когнитивная наука, информатика, инженерия, лингвистика, математика, медицина (в том числе неврология), генетика, и смежными дисциплинами, включая философию, физику и психологию.

Связи между нейронами Править

Пример нейронной сети в мозге человека

Связи между нейронами гораздо сложнее, чем те, которые реализуется в нейронных вычислительных архитектурах. Основные виды связей между нейронами это при помощи химических синапсов и электрических узлов разрыва. Один из принципов, по которым работают нейроны нервной клетки является принцип суммирования сигнала, т.е. потенциалы в постсинаптических мембранах подводятся в теле клетки. Если деполяризация нейрона в аксоне идет выше порога потенциала действия, что она проходит вниз по аксону в соответствии с конечными окончаниями для передачи сигнала другим нейронам. Возбуждённые и заторможенные синапсы осуществляют передачу в основном тормозных постсинаптических потенциалов и возбуждающих постсинаптических потенциалов. На уровне электрофизиологическом, существуют различные явления, которые изменяют характеристики отклика отдельных синапсов (так называемый отклик синаптической пластичности) и отдельных нейронов (внутренней пластичности). Они часто делятся на краткосрочные пластичности и долгосрочные пластичности. Долгосрочная синаптическая пластичность часто утверждает, что она может быть, скорее всего, памятью субстрата. Обычно термин "Нейропластичность" относится к изменениям в мозге, которые вызваны активностью или опытом.

Например, схема процесса передачи нервного сигнала в химическом синапсе

Временные характеристики относятся к непрерывно модифицированной деятельности и зависит от эффективности синаптической передачи, что называется шип-зависимой синаптической пластичностью. Это было отмечено в нескольких исследованиях. Эффективность синаптической передачи может от этого подвергать кратковременное увеличение (так называемое содействие) или уменьшение (депрессии) в зависимости от активности пресинаптического нейрона. Индукционные долгосрочные изменения в синаптической эффективности, по долгосрочном потенцировании (LTP) или депрессии (ООО), сильно зависят от относительных сроков наступления возбуждающего постсинаптического потенциала (где пост — это после) и потенциала постсинаптического действия. LTP индуцируются серией потенциалов действия, которые вызывают различные биохимические реакции. В конечном счете, что бы привести к реакции экспрессии новых рецепторов клеточных мембран постсинаптических нейронов или что бы повысить эффективность существующих рецепторов через фосфорилирование.

Back-propagating (обратное распространение ошибки обучения (нейронной сети), обратная связь (при обучении нейронной сети) потенциалов действия не может произойти, потому что после того, когда потенциал действия проходит вниз заданного сегмента аксона, напряжение натриевых каналов(каналов Na +) (Натриевый насос [10] ) замыкается, таким образом блокируя любое переходное открытие от вызванного изменения внутриклеточного канала (На +), предотвращая генерацию потенциала действия обратно к телу клетки. В некоторых клетках, однако, нейронное обратное распространение присходит через дендриты и может иметь важные последствия для синаптической пластичности и вычислений. Нейрон в головном мозге требует одного сигнала к нервно-мышечному соединению, чтобы стимулировать сокращение постсинаптической мышечной клетки. В спинном мозге, однако, по крайней мере, необходимо иметь 75 афферентных нейронов, необходимых для производства обжига. Эта картина осложняется постоянным изменением временнных связнй между нейронами, в то время как некоторые клетки могут испытать свои возбуждающие постсинаптические потенциалы (ВПСП) [11] с более широким периодом времени, чем другие. В то время как в синапсах в период развития синаптической депрессии мозга это особенно широко наблюдается и было предположение, что она ведёт к упрощению процедур во взрослом мозге.

Области в нейронных сетях Править

Восприимчивым полем [12] , особенно область сенсорного пространства (например, поверхности тела, или сетчатки), в котором стимул [13] вызовет увольнение этого нейрона — это небольшие области в процессе всего поля зрения. Любой данный нейрон реагирует только на подмножества стимулов в его рецептивном поле. Это свойство называется тюнингом. Что касается видения, точнее визуального зрения в более ранних визуальных областях [14] , нейроны имеют простую настройку. Например, нейрон в V1 зоне первичной зрительной коры может уволить любой вертикальный стимул в его рецептивном поле. В высших зрительных зонах нейроны имеют сложную настройку. Например, в веретенообразной извилине, нейрон может сработать только тогда, когда некоторый объект появляется в рецепторном поле. Известно также, что многие части мозга генерируют пространственно-временные модели электрической активности, которым пространственно близко соответствует макет изображения на сетчатке (это известно как retinotopy [15] ). Кажется, далее, что образы, которые происходят из чувств и внутренне генерируемых образов, могут иметь общую онтологию на более высоких уровнях корковой обработки (смотри, например, Язык мысли [16] ). О многих частях мозга некоторые характеристики уже были сделаны, определены задачи, соотносящиеся с его деятельностью. В головном мозге, память, весьма вероятно, представленные формы активации среди сетей нейронов. Тем не менее, как эти представления формируются, извлекаются и достигают сознательного понимания, это не полностью понятно. Когнитивные процессы [17] , которые характеризуют человеческий интеллект, главным образом, к ним приписываются возникающие свойства сложных динамических характеристик в сложных системах [18] , которые составляют нейронные сети. Таким образом, исследование и моделирование этих сетей привлекают широкий интерес в разных парадигмах и различные теории были сформулированы, чтобы объяснить различные аспекты их поведения. Одним из них — субъектом нескольких теорий — считается особое свойство нейронной сети: возможность узнать сложные узоры.

Головной мозг и оптическое изображение Править

Рис.4. Мозг человека.
Красным цветом обозначена первичная зрительная кора стриарная кора, зрительная зона V1

Зрительная кора является частью коры больших полушарий головного мозга, отвечающая за обработку зрительной информации. Наше визуальное зрение как известно, делится на восприятие изображения предметов на уровне сетчатки глаза — низшем фоторецепторном уровне и нейронном уровне — в зрительных отделах головного мозга. При этом на низшем уровне мы воспринимаем изображение не в цвете, а на высшем уровне мы видим это же изображение в цвете. Отделы зрительной коры главным образом сосредоточены в затылочной доле каждого из полушарий головного мозга, в стриарной коре или зрительной зоне V1) [19] .

Оппонентно выделенные самые яркие сигналы видимых лучей света S,M,L — RGB (не в цвете), сфокусированных предметных точек на экстерорецепторы колбочки сетчатки глаза (рецепторный уровень), по зрительным нервам пересылаются сюда, в зрительную кору. Здесь формируется бинокулярное (стерео) цветное оптическое изображение (нейронный уровень). Впервые, субъективно мы ощущаем цвет, который является лично нашим. (При определении цвета методом колориметрии цвет оценивается данными среднестатистического наблюдателя большой группы здоровых людей)

Понятие зрительная кора включает первичную зрительную кору (также называемую стриарной корой или зрительной зоной V1) и экстрастриарную зрительную кору — зоны V2, V3, V4, и V5. (См. о зонах V2, V3, V4, и V5 в статье Зрительная кора)