Генерация и распространение импульсных последовательностей в моделях нейронных сетей с динамической организацией межэлементных взаимодействий

• Автор: Симонов, Александр Юрьевич
• Шифр специальности: 01.04.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 120 с. : ил.

Содержание
Введение
Обзор литературы
1. Модели единичных нейронов
2. Динамическая архитектура взаимодействий
3. Нейронные сети как вычислительный инструмент
4. Моделирование ассоциативной памяти
5. Паттерны импульсной активности
6. Эффекты сетевой сигнализации в диссоциированных нейрональных культурах
7. Критическая динамика нейронных сетей
8. Заключение по обзору
Глава 1. Механизмы генерации квазисинхронных популяционных биоэлектрических разрядов в модели нейронной сети с пластичными синапсами
1.1. Описание модели
1.1.1. Модель одного нейрона
1.1.2. Синаптические связи
1.1.3. Сетевая архитектура
1.2. Внеклеточная регистрация
1.2.1. Описание модели
1.2.2. Паттерны импульсной активности
1.2.3. Внеклеточная регистрация
1.3. Инициация бёрста
1.3.1. Сильные связи

1.3.2. Слабые связи
1.4. Выводы к первой главе
Глава 2. Модель контекст-зависимой ассоциативной памяти с динамической селекцией синфазных и противофазных компонент
2.1. Описание модели
2.1.1. Нейрон
2.1.2. Динамика двух связанных элементов
2.1.3. Архитектура модели
2.1.4. Динамика распознавания
2.2. Выводы ко второй главе
Глава 3. Фазовые кластеры в сетях с динамически изменяемой архитектурой
3.1. Описание модели
3.2. Динамика распознавания
3.3. Выводы к третей главе
Заключение
Литература

Введение
Актуальность работы Исследование динамических механизмов организации и функционирования нейронных сетей мозга находится в русле современных тенденций развития науки. Одним из наиболее перспективных является радиофизический подход, рассматривающий нейронную сеть в виде ансамбля импульсных генераторов, нелинейно взаимодействующих между собой. Отдельно взятые элементы, нейроны, представляют собой многомерные нелинейные системы с нетривиальной динамикой. Будучи объединёнными в сети с динамически организованными межэлементными связями и нелокальной пространственной топологией взаимодействий, нейронные системы оказываются сложным объектом исследований, требующим активного внедрения всего арсенала методов и подходов радиофизики.
С точки зрения радиофизики, отдельный нейрон представляет собой генератор сложных импульсных сигналов, динамика которого носит пороговый характер. При превышении некоторого порога нейрон генерирует импульс, который может распространяться по его отросткам на большие расстояния без изменения своей формы и далее передаваться другим клеткам. Такой импульсный сигнал проходит по сети, вызывая поочерёдную когерентную активацию других нейронов, формируя, таким образом, пространственно-временную последовательность импульсных возбуждений. Считается, что именно такие последовательности являются одним из концептов кодирования информации в мозге. Сигналы коллективной активности нейронных сетей характеризуются наличием как временных, так и пространственных корреляций, в том числе у клеток, расположенных достаточно далеко друг от друга. Одной из ярких особенностей нейронных сетей является способность изменения параметров и структуры межнейронных взаимодействий в зависимости от активности. При реализации тех или иных информационных функций связи

разнообразие типов нейронов, объединённых в нейрогруппу, весьма важно для реализации когнитивных функций данной группы, причём каждый тин нейронов присутствует в определённых слоях колонки, а пространственное расположение, плотность и объем распределения нейронов различных типов служат основой упорядоченного распространения активности по сети в целом. В рамках модели также принимается во внимание, что точная форма и структура нейрона влияют на его электрические свойства и возможность соединения с другими нейронами, а электрические свойства нейрона определяются разнообразием ионных каналов. Для моделирования нейрональной сети проект использует суперкомпьютер Blue Gene/L, позволяющий рассчитывать распространение электрической активности внутри неокортикальной колонки в режиме реального времени.
6. Эффекты сетевой сигнализации в диссоциированных нейрональных культурах
Ясно, что изучение сетевой динамики в in vivo исследованиях представляет собой чрезвычайно сложную с точки зрения экспериментальных методов задачу, поскольку требуется осуществлять одновременно мониторинг активности клеток, находящихся в различных, в том числе, и глубинных, отделах мозга. Одной из интенсивно используемых в нейронауке в последние годы биологических моделей для исследования информационных функций мозга на сетевом уровне являются диссоциированные нейрональные культуры, выращиваемые на многоэлектродной матрице. Разработанные в 70-х годах [114], эти методы постоянно совершенствовались [115], применяясь для решения различных задач исследования информационных функций [99, 115-135], в частности, обучения [121, 122, 136, 137], памяти [135], адаптивного управления [101, 120, 138-141].