Сколько дендритов может быть у нервной клетки 1 один 2 множество

Передача информации от нейрона к нейрону, от головного мозга к иннервируемым структурам (внутренним органам) осуществляется посредством проведения электрических импульсов.

Особые отростки, отходящие от тела нервных клеток, дендриты и аксоны, являются непосредственными участниками процесса циркуляции нейронных сигналов.

Что такое дендрит — функции и морфология

Дендриты (dendrite) — многочисленные тонкие трубчатые или округлые выпячивания клеточного тела (перикариона) нервной клетки. Сам термин говорит о чрезвычайной разветвленности этих участков нейронов (от греч. δένδρον (dendron) — дерево).

В поверхностной структуре нейроцитов могут насчитываться от нуля до множества дендритов. Аксон чаще всего единственный. Поверхность дендритов не имеет миелиновой оболочки в отличие от аксонных отростков.

Цитоплазма содержит те же клеточные компоненты, что и само тело нервной клетки:

эндоплазматический гранулярный ретикулум;
скопления рибосом — полисомы (белоксинтезирующие органеллы);
митохондрии (энергетические “станции” клетки, которые, используя глюкозу и кислород, синтезируют необходимые высокоэнергетические молекулы);
аппарат Гольджи (отвечает за доставку внутренних секретов к внешнему слою клетки);
нейротубулы (микротрубочки) и нейрофиламенты — главные компоненты цитоплазмы, тонкие опорные структуры, которые обеспечивают сохранение определенной формы.

Строение дендритных окончаний напрямую связано с их физиологическими функциями — получением информации от аксонов, дендритов, перикариона соседних нервных клеток посредством многочисленных межнейронных контактов на основе избирательной чувствительности к определенным сигналам.

Структура и типы

Внешняя поверхность дендритов покрыта тонкими выпячиваниями в виде мельчайших шипиков размером 2-3 мкм. Количество таких формирований на поверхности может варьировать от нуля до десятка тысяч. Формы самих микрошипиков многообразны, но самой часто встречаемой формой считается грибовидный шипик.

Количество шипиков на поверхности и их размеры могут быстро меняться. От этого зависит реакция нейрона на сигналы от других клеток.

На образование выпячиваний-шипиков, их форму и развитие влияют внутренние и внешние обстоятельства: возраст организма, активность синаптических связей, информационная загруженность нейронных цепей, образ жизни организма и многое другое.

Целостность и стабильность структуры шипиков могут подвергаться влиянию негативных факторов:

патофизиологические факторы (например, нейродегенеративные процессы в нервной ткани, опосредованные тяжелой наследственностью);
токсикологические агенты (при употреблении наркотиков, алкоголя, ядов различной природы).

Под воздействием этих негативных факторов во внутреннем строении микрошипиков происходят серьезные деструктивные превращения: разрушение цистерн шипикового аппарата, накопление мультивезикулярных тел (пропорционально степени разрушительных влияний).

После серии испытаний, проведенной с подопытными мышами, было доказано, что не столько сами дендриты, сколько дендритные шипики являются элементарными единицами хранения памяти и формирования синаптической пластичности.

Дендритные структуры образуются вследствие древовидного разветвления отростков нейронов. Этот процесс называется арборизацией. Количество точек (или узлов) ветвления обуславливает степень разветвленности и сложность окончаний дендрита.
В цитоплазме узлов ветвления обычно сконцентрированы митохондрии, так как ветвление – энергозатратный физиологический процесс.

Структура дендритного дерева обуславливает физическую восприимчивую площадь, то есть количество входных импульсов, которые суммарно сможет принять и провести нейроцит.

Одно из главных предназначений дендритов состоит в наращивании контактной поверхности для синапсов (увеличении рецепторного поля).

Это позволяет клетке принимать и перенаправлять больший объем информации, которая поступает к телу нейрона. Степень разветвленности определяет то, как нейрон в итоге суммирует электрические сигналы, полученные от других клеток: чем больше и сложнее ветвление, тем более плотно нейроны прилегают друг к другу.

За счет разветвленного строения поверхность рецепторной мембраны нервной клетки увеличивается в 1000 и более раз.

Дендритные окончания имеют разные размеры, но всегда характеризуются постепенным уменьшением диаметра претерминальных веточек. Длина обычно от нескольких мкм до 1 мм. Но, например, у некоторых чувствительных нейронов спинномозговых ганглиев дендриты очень длинные – до метра и более.

Проведение нервного импульса

Рецепторная мембрана поверхности дендритов (как и тела нервной клетки) покрыта многочисленными синаптическими бляшками, которые передают возбуждение на восприимчивый участок поверхностной мембраны нейрона, где генерируется биоэлектрический потенциал.

Информация, закодированная в виде электрических импульсов, передается на электровозбудимую проводящую мембрану аксона. Таким образом формируются нейронные сети организма.

Роль в нейронных процессах

Человек рождается с генетически определенным числом отростков-дендритов на каждом нейроне. Постепенное увеличение и усложнение мозговых структур и построение нервной системы, которые происходят при постнатальном развитии, реализуется за счет разветвления, увеличения массы дендритов.

Согласно данным многочисленных исследований, в пике развития нервной системы дендриты занимают порядка 60-75 % от всей массы нервных клеток.

Согласно фундаментальным теориям, описывающим принципы работы нервной системы, дендриты всегда считались отделом нейрона, принимающим импульс и проводящим его на тело нервной клетки.

Однако современные исследования нейробиологов с использованием новейших технологий таких, как микроэлектроды, выявило большую электрическую активность дендритов по сравнению с телом клетки.

Данные исследования подтвердили тот факт, что дендритные окончания способны сами генерировать электрические импульсы – локальные потенциалы действия.

Главный компонент мозга человека или другого млекопитающего – нейрон (другое название – неврон). Именно эти клетки образуют нервную ткань. Наличие невронов помогает приспособиться к условиям окружающей среды, чувствовать, мыслить. С их помощью передается сигнал в нужный участок тела. Для этой цели используются нейромедиаторы. Зная строение нейрона, его особенности, можно понять суть многих заболеваний и процессов в тканях мозга.

В рефлекторных дугах именно нейроны отвечают за рефлексы, регуляцию функций организма. Трудно найти в организме другой вид клеток, который отличался бы таким многообразием форм, размеров, функций, строения, реактивности. Мы выясним каждое различие, проведем их сравнение. В нервной ткани содержатся нейроны и нейроглия. Подробно рассмотрим строение и функции нейрона.

Благодаря своему строению нейрон является уникальной клеткой с высокой специализацией. Он не только проводит электрические импульсы, но и генерирует их. В ходе онтогенеза нейроны утратили возможность размножаться. При этом в организме присутствуют разновидности нейронов, каждой из которых отводится своя функция.

Нейроны покрыты крайне тонкой и при этом очень чувствительной мембраной. Ее называют нейролеммой. Все нервные волокна, а точнее их аксоны, покрыты миелином. Миелиновая оболочка состоит из глиальных клеток. Контакт между двумя нейронами называется синапс.

Строение

Внешне нейроны очень необычны. У них есть отростки, количество которых может варьироваться от одного до множества. Каждый участок выполняет свою функцию. По форме нейрон напоминает звезду, которая находится в постоянном движении. Его формируют:

сома (тело);
дендриты и аксоны (отростки).

Аксон и дендрит есть в строении любого нейрона взрослого организма. Именно они проводят биоэлектрические сигналы, без которых не могут происходить никакие процессы в человеческом теле.

Выделяют разные виды нейронов. Их отличие кроется в форме, размере, количестве дендритов. Мы подробно рассмотрим строение и виды нейронов, разделение их на группы, проведем сравнение типов. Зная виды нейронов и их функции, легко понять, как устроен мозг и ЦНС.

Анатомия невронов отличается сложностью. Каждый вид имеет свои особенности строения, свойства. Ими заполнено все пространство головного и спинного мозга. В теле каждого человека встречается несколько видов. Они могут участвовать в разных процессах. При этом данные клетки в процессе эволюции утратили способность к делению. Их количество и связь относительно стабильны.

Нейрон – это конечный пункт, который подает и принимает биоэлектрический сигнал. Эти клетки обеспечивают абсолютно все процессы в теле и имеют первостепенную важность для организма.

В теле нервных волокон содержится нейроплазма и чаще всего одно ядро. Отростки специализируются на определенных функциях. Они делятся на два вида – дендриты и аксоны. Название дендритов связано с формой отростков. Они действительно похожи на дерево, которое сильно ветвится. Размер отростков – от пары микрометров до 1-1,5 м. Клетка с аксоном без дендритов встречается только на стадии эмбрионального развития.

Задача отростков – воспринимать поступающие раздражения и проводить импульс к телу непосредственно нейрона. Аксон нейрона отводит от его тела нервные импульсы. У неврона лишь один аксон, но он может иметь ветви. При этом появляется несколько нервных окончаний (два и больше). Дендритов может быть много.

По аксону постоянно курсируют пузырьки, которые содержат ферменты, нейросекреты, гликопротеиды. Они направляются от центра. Скорость движения некоторых из них – 1-3 мм в сутки. Такой ток называют медленным. Если же скорость движения 5-10 мм в час, подобный ток относят к быстрому.

Если веточки аксона отходят от тела неврона, то дендрит ветвится. У него много веточек, а конечные являются самыми тонкими. В среднем насчитывается 5-15 дендритов. Они существенно увеличивают поверхность нервных волокон. Именно благодаря дендритам, невроны легко контактируют с другими нервными клетками. Клетки с множеством дендритов называют мультиполярными. Их в мозге больше всего.

А вот биполярные располагаются в сетчатке и аппарате внутреннего уха. У них лишь один аксон и дендрит.

Не существует нервных клеток, у которых вовсе нет отростков. В организме взрослого человека присутствуют невроны, у которых минимум есть по одному аксону и дендриту. Лишь у нейробластов эмбриона есть единственный отросток – аксон. В будущем на смену таким клеткам приходят полноценные.

В нейронах, как и во множестве других клеток, присутствуют органеллы. Это постоянные составляющие, без которых они не способны существовать. Органеллы расположены глубоко внутри клеток, в цитоплазме.

У невронов есть крупное круглое ядро, в котором содержится деконденсированный хроматин. В каждом ядре имеется 1-2 довольно крупных ядрышка. В ядрах в большинстве случаев содержится диплоидный набор хромосом. Задача ядра – регулировать непосредственный синтез белков. В нервных клетках синтезируется много РНК и белков.

Нейроплазма содержит развитую структуру внутреннего метаболизма. Тут много митохондрий, рибосом, есть комплекс Гольджи. Также есть субстанция Ниссля, которая синтезирует белок нервных клеток. Данная субстанция находится вокруг ядра, а также на периферии тела, в дендритах. Без всех этих компонентов не получится передать или принять биоэлектрический сигнал.

В цитоплазме нервных волокон имеются элементы опорно-двигательной системы. Они располагаются в теле и отростках. Нейроплазма постоянно обновляет свой белковый состав. Она перемещается двумя механизмами – медленным и быстрым.

Постоянное обновление белков в невронах можно рассматривать, как модификацию внутриклеточной регенерации. Популяция их при этом не меняется, так как они не делятся.

У невронов могут быть разные формы тела: звездчатые, веретенообразные, шаровидные, в форме груши, пирамиды и т.д. Они составляют различные отделы головного и спинного мозга:

звездчатые – это мотонейроны спинного мозга;
шаровидные создают чувствительные клетки спинномозговых узлов;
пирамидные составляют кору головного мозга;
грушевидные создают ткань мозжечка;
веретенообразные входят в состав ткани коры больших полушарий.

Есть и другая классификация. Она делит нейроны по строению отростков и их числу:

униполярные (отросток лишь один);
биполярные (есть пара отростков);
мультиполярные (отростков много).

Униполярные структуры не имеют дендритов, они не встречаются у взрослых, а наблюдаются в ходе развития эмбриона. У взрослых есть псевдоуниполярные клетки, у которых есть один аксон. Он разветвляется на два отростка в месте выхода из клеточного тела.

У биполярных невронов по одному дендриту и аксону. Их можно найти в сетчатке глаз. Они передают импульс от фоторецепторов к ганглионарным клеткам. Именно клетки ганглии образуют зрительный нерв.

Большую часть нервной системы составляют невроны с мультиполярной структурой. У них много дендритов.

Разные типы нейронов могут существенно отличаться по размерам (5-120 мкм). Есть очень короткие, а есть просто гигантские. Средний размер – 10-30 мкм. Самые большие из них – мотонейроны (они есть в спинном мозге) и пирамиды Беца (этих гигантов можно найти в больших полушариях мозга). Перечисленные типы нейронов относятся к двигательным или эфферентным. Они столь велики потому, что должны принимать очень много аксонов от остальных нервных волокон.

Удивительно, но отдельные мотонейроны, расположенные в спинном мозге, имеют около 10-ти тыс. синапсисов. Бывает, что длина одного отростка достигает 1-1,5 м.

Существует также классификация нейронов, которая учитывает их функции. В ней выделяют нейроны:

чувствительные;
вставочные;
двигательные.

Итак, нейроны классифицируют по:

форме;
функциям;
числу отростков.

Невроны могут быть не только в головном, но и в спинном мозге. Они также присутствуют в сетчатке глаз. Данные клетки выполняют сразу несколько функций, они обеспечивают:

восприятие внешней среды;
раздражение внутренней среды.

Нейроны участвуют в процессе возбуждения и торможения мозга. Полученные сигналы отправляются в ЦНС благодаря работе чувствительных нейронов. Тут импульс перехватывается и передается через волокно в нужную зону. Его анализирует множество вставочных нейронов головного или спинного мозга. Дальнейшую работу выполняет двигательный нейрон.

Нейроглия

Эти мелкие клетки отделяют нейроны друг от друга, удерживают их на своем месте. У них длинный список функций. Благодаря нейроглии сохраняется постоянная система установленных связей, обеспечивается расположение, питание и восстановление нейронов, выделяются отдельные медиаторы, фагоцитируется генетически чужое.

Таким образом, нейроглия выполняет ряд функций:

опорную;
разграничительную;
регенераторную;
трофическую;
секреторную;
защитную и т.д.

В ЦНС нейроны составляют серое вещество, а за границами мозга они скапливаются в специальные соединения, узлы – ганглии. Дендриты и аксоны создают белое вещество. На периферии именно благодаря этим отросткам строятся волокна, из которых и состоят нервы.

Вывод

Физиология человека поражает своей слаженностью. Мозг стал величайшим творением эволюции. Если представлять организм в форме слаженной системы, то нейроны – это провода, по которым проходит сигнал от головного мозга и обратно. Их число огромно, они создают уникальную сеть в нашем организме. Ежесекундно по ней проходят тысячи сигналов. Это потрясающая система, которая позволяет не только функционировать организму, но и контактировать с окружающим миром.

Без невронов тело просто не сможет существовать, потому следует постоянно заботиться о состоянии своей нервной системы. Важно правильно питаться, избегать переутомления, стрессов, вовремя лечить заболевания.

Дендриты и аксоны это неотъемлемые части, входящие в строение нервной клетки. Аксон зачастую у нейрона содержится в одном числе и выполняет передачу от клетки, частью которой он является к другой, воспринимающей информацию посредством восприятия ее такой частью клетки, как дендрит.

Дендриты и аксоны, соприкасаясь с друг другом, создают в периферических нервах, головном, а также спинном мозге.

Несмотря на это, появилось много новых идей и сетевых моделей. Вот сеть Дэвида Мар в мозжечке, мозг Джеймса Андерсона в ящике, действуя как ассоциативная память. Стагнация в сетевых исследованиях была нарушена после публикации многослойного алгоритма обучения для нелинейных нейронных сетей. Это позволило построить многослойные нелинейные нейронные сети и их эффективное обучение.

Это привело к возобновлению интереса к нейронным сетям и их дальнейшему быстрому развитию. Как упоминалось выше, исследователи, разрабатывающие модели нейронных сетей, моделировали естественную нервную систему, особенно мозг. Мозг состоит из около 10 миллиардов элементарных нервных клеток, называемых нейронами. Это создает очень сложную сеть связей между собой. Нейроны в мозге работают параллельно. Индивидуальные нейроны состоят из следующих частей: дендриты, перикар, аксон. Дендриты - нейронные входы.

Дендрит - это короткий, разветвлённый отросток, который служит главным образом для передачи электрических (химических) импульсов от одной клетки к другой. Он выступает принимающей частью и проводит нервные импульсы, полученные от соседней клетки к телу (ядру) нейрона, элементом строения которой он является.

Свое название, он получил от греческого слова, что в переводе означает дерево благодаря своему внешнему сходству с ним.

Ведите сигнал от других нейронов. Это осуществляется телодендроном - разветвленной структурой, которая передает выходные сигналы. Среда хранения в естественной нейронной сети представляет собой синапс - биохимический соединитель, который модифицирует сигналы.

На основе биологической структуры была создана модель искусственного нейрона и нейронной сети. Это намного проще, чем биологическая система. На основе наблюдений за механизмами, происходящими в естественных нейронных сетях, разработаны математические концепции искусственных нейронных сетей. Как и в естественных сетях, они состоят из элементарных клеток - нейронов. Понимая отсутствие точного картирования природных систем и строительства, исследователи разработали модель искусственных нейронов. Действие может быть установлено следующим образом: - нейрон получает сигнал, - каждый сигнал имеет свой вес, - нейрон рассчитывает взвешенную сумму входов и вычитаемый порог, - результат взвешенной суммы вводится как аргумент функции активации, результат функции вводится в выход нейрона.

Строение

Вместе они создают специфическую систему , отвечающую за восприятие передачи химических (электрических) импульсов и передачу их дальше. Они схожи по строению, только аксон намного длиннее дендрита, последний наиболее рыхлый, с наименьшей плотностью.

Нервная клетка зачастую содержит достаточно большую разветвленную сеть дендритных ответвлений. Это дает ей возможность повысить сбор сведений из среды вокруг нее.

Исходя из этого, действие одного нейрона можно описать по следующим формулам. Активация может иметь разные формы. Любая функция, способная выполнять эту роль, должна быть непрерывной и легко дифференцируемой. Исключением является персептрон, при котором активация не подлежит этим ограничениям.

Нейроны с линейной активационной функцией создают линейные нейронные сети. Величина взвешенной суммы входов записывается на нейронный выход. Построение многоуровневой сети не оправдано, поскольку ее всегда можно заменить однослойной сетью. Логистическая функция - очень распространенная функция активации нейронов. Он определяется следующей формулой.

Находятся дендриты около тела нейрона и образуют больше количество соприкосновений с другими нейронами, выполняя свою основную функцию передачу нервного импульса. Между собой они могут соединяться маленькими отростками.

К особенностям его строения относят:

длинной может достигать до 1 мм;
он не обладает электроизолирующей оболочки;
обладает большим количеством правильной уникальной системой микротрубочек (они ясно видны на срезах, идут параллельно, не пересекаясь между собой зачастую одни длиннее других, отвечают за передвижение веществ по отросткам нейрона);
имеет активные зоны соприкосновения (синапсов) с яркой электронной плотностью цитоплазмы;
от ствола клетки имеет такие отхождения, как шипики;
имеет рибонуклеопротеиды (осуществляющие биосинтез белка);
обладает гранулированной и не гранулированной эндоплазматической ретикулумой.

Функция принимает значения из диапазона. На рисунке ниже показано влияние бета на форму функции активации. Часто используемой функцией перехода является гиперболический тангенс. Формула функции следующая. Гиперболическая касательная функция принимает значения из диапазона.

Для приложений нейронной сети используется следующее. Односторонняя многослойная искусственная нейронная сеть формируется путем объединения искусственных нейронов, описанных выше. Принцип состоит в том, чтобы объединить каждый нейрон предыдущего слоя с каждым нейроном следующего слоя. Полученные слои можно разделить на.

Цитоплазма дендритов характеризуется большим количеством ультраструктурных элементов.

Не меньшего внимания, заслуживают и шипики. На дендритах зачастую можно встретить такое образования, как мембранный вырост на нем тоже способный образовывать синапс (место соприкосновения двух клеток), называемый шипиком. Внешне это похоже, на то, что от ствола дендрита имеется узковатая ножка, заканчивающаяся расширением. Такая форма позволяет увеличивать площадь синапса дендрита с аксоном. Также внутри шипика в дендрических клетках мозга головы есть специальные органеллы (синаптические пузырьки, нейрофиламенты и т. д.). Такое строение дендритов с шипиками характерно для млекопитающих с высшей уровнем деятельности мозга.

Нейронная сеть может быть представлена в следующих шагах. Выбор соответствующего метода масштабирования зависит от типа проблемы, которую нужно решить. Одним из основных преимуществ нейронных сетей в отношении других методов обработки данных является способность обобщать знания, что позволяет правильно реагировать на сигналы, не предоставленные дизайнером. В отличие от математических или алгоритмических методов, сеть может использоваться для многих разных моделей без существенных изменений. Вышеуказанные характеристики могут быть получены только путем применения соответствующего алгоритма обучения.

Шипик хоть и признан производным дендрита, в нем нет нейрофиламентов и микротрубочек. Цитоплазма шпика имеет гранулированный матрикс и элементы, отличающиеся от содержания дендритных стволов. Она, и сами шипики имеют прямое отношение к синоптической функции.

Уникальностью является их чувствительность к внезапно возникшим экстремальным условиям. При отравлении, будь оно алкогольное или ядами, изменяется в меньшую сторону их количественное соотношение на дендритах нейронов коры больших полушарий мозга. Учеными были замечены и такие следствия патогенного воздействия на клетки, когда число шипиков не уменьшалось, а, наоборот, возрастало. Это характерно на начальной стадии ишемии. Считается, что увеличение их количества улучшает функционирование мозга. Таки образом, гипоксия служит толчком к возрастанию метаболизма в нервной ткани, реализуя ненужных в обычной ситуации ресурсов, быстрому выведению шлаков.

Существует множество алгоритмов сетевого обучения. Наиболее часто используемые методы включают в себя распространение и модификации обратной ошибки. Алгоритм ошибки обратного распространения является основным алгоритмом для контролируемых многослойных однонаправленных нейронных сетей. Это зависит от изменения весов входных сигналов каждого нейрона в каждом слое, так что значение ошибки для следующей пары учащихся, содержащихся в наборе, как можно меньше. Он использует метод градиента - самое быстрое падение.

Шипики зачастую способны объединяться в кластеры (объединения нескольких однородных предметов).

Некоторые дендриты образуют ветви, которые, в свою очередь, образуют дендритный регион.

Все элементы одной нервной клетки именуются дендритным деревом нейрона, образующего его воспринимающую поверхность.

Дендриты ЦНС характеризуются увеличенной поверхностью, образующие в зонах деления увеличительные площади или узлы разветвляющей.

Общий ход контролируемой нейронной сети следует алгоритму, представленному на рисунке. Курс алгоритма для всех элементов обучающей последовательности называется эпохой. Как упоминалось выше, сеть обучается путем изменения значения весов на входах отдельных нейронов. Для этого необходимо определить значение ошибок на выходах отдельных нейронов. Они рассчитываются по следующим формулам.

Это отказ выходного сигнала определенного нейрона. Это выходной сигнал линейной части нейрона. Показания: - нейронный выход. Определение значений ошибок выполняется в направлении от выходного слоя обратно к входному слою. Когда вычисляются ошибки, значение весов корректируется в соответствии с формулой.

Благодаря своему строению, он получает сведения от соседней клетки, преобразует в импульс, передает телу нейрона, где тот обрабатывается и предается далее аксону, предающему информацию другой клетки.

Последствия разрушения дендритов

Они хоть и после устранения условий, вызвавших нарушения в их построении, способны восстанавливаться, полностью нормализуя обмен веществ, но только если эти факторы недолго, незначительно воздействовали на нейрон, в противном же случае, части дендритов погибают, и так как не имеют возможности покинуть организм, накапливаются в их цитоплазме, провоцируя отрицательные последствия.

Алгоритм может быть представлен следующим образом. Производительность алгоритма заканчивается, когда достигается определенный пользователем уровень ошибок или определенное количество эпох. Наиболее часто упоминается большое количество итераций, необходимых для достижения ожидаемого результата и чувствительности к локальным минимумам функции ошибки. Это также зависит от правильно выбранной скорости обучения. Слишком небольшие результаты в длинных алгоритмах и слишком много могут вызвать колебания.

У животных это приводит к нарушению форм поведения, за исключением простейших условных рефлексов, а у человека может вызвать нарушения нервной системы.

Кроме того, рядом ученных доказано, что при слабоумии в пожилом возрасте и заболевание Альцгеймера у нейронов не отслеживаются отростки. Стволы дендритов внешне становятся похожи на обгоревшие (обугленные).

Модифицированная форма выглядит так. Это модель алгоритма распространения обратной ошибки. Из приведенной выше формулы видно, что основной элемент алгоритма не изменился. Видимый элемент инерции с коэффициентом. Это возникает путем вычисления разницы в весе и его соответствующего веса с предыдущей эпохи. Таким образом, каждое последующее изменение зависит от веса альфа от предыдущего значения веса.

Не менее важным является и изменения количественного эквивалента шипиков вследствие патогенных условий. Так как они признаны структурными компонентами межнейрональных контактов, то нарушения, возникающие в них, могут спровоцировать достаточно серьезные нарушениям функций мозговой деятельности.

Один из наиболее важных факторов, влияющих на производительность сети, таких как скорость обучения, частота ошибок, возможность обобщения, имеет хорошо подобранную структуру сети. К сожалению, нет определенных методов его определения. Часто даже кажущиеся схожие проблемы необходимо решать с другой структурой сети. Хотя количество нейронов на входных и выходных уровнях определяется по предположениям пользователя, количество скрытых слоев и нейронов в них не является очевидным. Методы оптимизации многослойных нейронных сетей были исследованы на протяжении многих лет.

Состоит из нейронов (специфических клеток, имеющих отростки) и нейроглии (она заполняет пространство между нервными клетками в ЦНС). Главное отличие между ними заключается в направлении передачи нервного импульса. Дендриты - этопринимающие ответвления, по ним сигнал идет к телу нейрона. Передающие клетки - аксоны - проводят сигнал от сомы к принимающим. Это могут быть не только отростки нейрона, но и мышцы.

Однако эта проблема не закрыта. До сих пор был разработан ряд алгоритмов, которые помогут создать оптимальную сеть. Их можно разделить на три группы: - методы роста, - методы сокращения, - дискретные методы оптимизации. Ни один из вышеперечисленных методов не идеален. Часто выбор одного зависит от типа проблемы, которую нужно решить.

Алгоритмы метода роста предполагают, что в начале процесса оптимизации структура сети должна быть как можно меньше. В последующих итерациях добавляются дополнительные нейроны, что должно повысить эффективность сети. Эта операция повторяется до достижения оптимальной точки. Типичными алгоритмами, действующими в соответствии с методом роста, являются: - алгоритм плитки, - создание динамических нейронов. Алгоритм плитки используется для построения нелинейной многослойной нейронной сети. Алгоритм включает добавление нейронов в структуру сети.

Виды нейронов

Нейроны бывают трех видов: чувствительные - воспринимающие сигнал из организма или внешней среды, моторные - передающие импульс к органам, и вставочные, которые соединяют между собой два других типа.

Нервные клетки могут отличаться по размеру, форме, ветвлению и количеству отростков, длине аксона. Результаты исследований показали, что ветвление дендритов больше и сложнее у организмов, стоящих выше на ступенях эволюции.

Каждый из первых нейронов в слое имеет специальную функцию. Он называется основным элементом. На основе результата элемента последнего добавленного слоя оценивается качество сети. Если качества недостаточно, к ней добавляются новые нейроны. Эта операция выполняется до тех пор, пока сеть не достигнет оптимальных параметров структуры. Алгоритм динамического нейронного творчества был разработан для оптимизации нелинейной сети с помощью одного скрытого слоя. Принцип работы очень похож на алгоритм плитки.

Курс алгоритма выглядит следующим образом: - создание исходной сети с нейронами в скрытом слое, - обучение сети с помощью алгоритма обратного распространения, - добавление нейрона к скрытому слою. Эти операции повторяются до тех пор, пока сеть не достигнет соответствующей структуры для решения конкретной задачи.

Отличия аксонов и дендритов

Какова же разница между ними? Рассмотрим.

Дендрит нейрона короче передающего отростка.
Аксон всего один, принимающих ответвлений может быть много.
Дендриты сильно ветвятся, а передающие отростки начинают разделяться ближе к концу, образуя синапс.
Дендриты истончаются по мере удаления от тела нейрона, толщина аксонов практически неизменна по всей длине.
Аксоны покрыты миелиновой оболочкой, состоящей из липидных и белковых клеток. Она выполняет роль изолятора и защищает отросток.

Поскольку нервный сигнал передается в виде электрического импульса, клеткам необходима изоляция. Её функции выполняет миелиновая оболочка. Она имеет мельчайшие разрывы, способствующие более быстрой передаче сигнала. Дендриты - это безоболочечные отростки.

Алгоритмы сокращения так же часто используются, как методы роста. Они основаны на предположении, что последующие итерации уменьшают количество скрытых нейронов. Различают следующие методы: - методы чувствительности, - методы ковариационного анализа. На начальном этапе нейронная сеть характеризуется высокой структурной сложностью. Он сводится к оптимальной структуре. В методе чувствительности синаптические соединения удаляются, весы которых в наибольшей степени влияют на результат сети. Метод ковариационного анализа аналогичен описанному выше методу.

Синапс

Место, в котором происходит контакт между ответвлениями нейронов или между аксоном и принимающей клеткой (например, мышечной), называется синапсом. В нем может участвовать всего по одному ответвлению от каждой клетки, но чаще всего контакт происходит между несколькими отростками. Каждый вырост аксона может контактировать с отдельным дендритом.

Проанализирована ковариационная матрица сигналов, генерируемых нейронами скрытого слоя. Количество значительно больших значений собственной матрицы определяет количество нейронов, которые должны находиться в скрытом слое. Дискретные алгоритмы оптимизации основаны на предположении, что процесс сетевого обучения и выбор архитектуры происходит одновременно. Фактор, который оценивается, является функцией, которая представляет качество сети. На следующих шагах сети выбираются так, чтобы максимизировать функцию качества.

Сигнал в синапсе может передаваться двумя способами:

Электрическим . Это происходит только в случае, когда ширина синаптической щели не превышает 2 нм. Благодаря такому маленькому разрыву импульс проходит через него, не задерживаясь.
Химическим. Аксоны и дендриты вступают в контакт благодаря разнице потенциалов в мембране передающего отростка. С одной ее стороны частицы имеют положительный заряд, с другой - отрицательный. Это обусловлено разной концентрацией ионов калия и натрия. Первые находятся внутри мембраны, вторые - снаружи.

При прохождении заряда увеличивается проницаемость мембраны, и натрий входит в аксон, а калий выходит из него, восстанавливая потенциал.

Сразу после контакта отросток становится невосприимчивым к сигналам, через 1 мс способен к передаче сильных импульсов, через 10 мс возвращается в исходное состояние.

Дендриты - этопринимающая сторона, передающая импульс от аксона телу нервной клетки.

Функционирование нервной системы

Нормальное функционирование нервной системы зависит от передачи импульса и химических процессов в синапсе. Не менее важную роль играет создание нервных связей. Способность к обучению присутствует у людей именно благодаря возможности организма формировать новые соединения между нейронами.

Любое новое действие на стадии изучения требует постоянного контроля со стороны мозга. По мере его освоения образуются новые нейронные связи, со временем действие начинает выполняться автоматически (например, умение ходить).

Дендриты - этопередающие волокна, составляющиепримерно треть всей нервной ткани организма. Благодаря их взаимодействию с аксонами люди имеют возможность обучаться.

Читайте также: