Разработка и исследование модели нейрона для построения рекуррентных сетей средней и большой размерности

• Автор: Тикиджи-Хамбурьян, Рубен Акимович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Ростов-на-Дону
• Количество страниц: 132 с.

Содержание
Содержание.
Введение.
Глава 1. Модифицированный импульсный нейрон как базовая модель для реалистичных сетей средней и большой размерности с множественными обратными связями.
1.1 Обзор известных моделей единичного нейрона с различной степенью детализации описания.

1.2 Формальное описание разработанной модели

1.2.1 Модифицированный импульсный нейрон

1.2.2 Модель синаптической передачи в модифицированном импульсном нейроне

1.3 Исследование влияния генератора импульсов на динамику мембранного потенциала модифицированного импульсного нейрона

Глава 2. Разработка обучающего правила для модифицированного импульсного нейрона.

2.1 Обзор известных обучающих правил для импульсного нейрона

2.1.1 Хеббовское обучающие правило
2.1.2 Биологические механизмы обучающего правила в реальных нейронных сетях и их детальное моделирование
2.1.3 Обучающее правило Хебб антиХебб для стандартного импульсного нейрона.
2.2 Формальное описание обучающего правила для модифицированного импульсного нейрона.
2.3 Исследование влияния параметров дополнительного интегратора на свойства обучающего правила в модифицированном импульсном нейроне.
Глава 3. Разработка программной среды для моделирования нейронных сетей средней и большой размерности.
3.1 Известные системы автоматизированного проектирования и разработки и пакеты прикладных программ для моделирования нейронных систем
3.1.1 Краткий обзор классических САПР, основанных на графическом интерфейсе пользователя.
3.1.2 Средства для построения реалистических моделей единичных нейронов и нейронных сетей малой размерности
3.1.3 Средства для построения формальных и реалистичных нейронных сетей средней и большой размерности.
3.2 Описание разработанного пакета прикладных программ
3.2.1 Внутренняя архитектура моделей реалистичных нейронных сетей.
3.2.3 Режим i. Вспомогательный Vi для просмогра результатов моделирования.
3.2.4 Принципы построения внешних сред входных воздействий и условных обратных воздействий.
3.3 Выбор параметров и методов численного решения систем дифференциальных уравнений для моделирования модифицированного импульсного нейрона.
Глава 4. Модель релейного ядра таламуса на основе модифицированного импульсного нейрона с использованием пакета прикладных программ

4.1 Структура релейных ядер таламуса и активность их клеток при различных функциональных состояниях.
4.2.1 Макроструктура модели и параметры связей и клеток
4.2.2 Техника построения нейронной сети и формирования локальной структуры связей.
4.2.3 Моделирование активности нейронов при различных функциональных состояниях
4.3 Исследование влияния локальной структуры модели на степень
синхронизации активности нейронов модели релейного ядра.
Заключение.
Список литературы


Результаты работы представлены на 4ой и 5ой Всероссийских научно технических конференциях Нейроинформатика г. Москва в г. Лаборатории вычислительного эксперимента в г. ЮГИНФО РГУ, г. РостовнаДону на заседании СанктПетербургского физиологического общества им. И.М. Сеченова в г. Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, г. СанктПетербург на семинаре Лаборатории автоволновых процессов отдела нелинейной динамики и оптики Института прикладной физики РАН в г. Нижний Новгород на семинаре Института математических проблем биологии РАН в г. Пущино на конференции аспирантов НИИ НК РГУ в г. РостовнаДону на семинаре Российской ассоциации нейроинформатики в г. Москва на школесеминаре Нейроинформатика современный подход по программе Интеграция в г. РостовнаДону. Работа состоит из четырех глав, введения, заключения, списка литературы из 7 ссылок, и трех приложений. Общее количество страниц 2. Работа содержит тридцать две иллюстрации и четыре таблицы. Разработанные алгоритмы и модель модифицированного импульсного нейрона, основанная на включении в классическую модель неполного интегратора, алгоритма смещения порога и генератора импульсов. Такие модификации позволили имитировать динамику активности нейронов различных структур мозга и создавать модели нейронных сетей средней и большой размерности. Результаты аналитического исследования влияния генератора импульсов, впервые использованного в моделях типа ИН, на динамические свойства активности МИН. Показано, что скорость изменения порот снижается при уменьшении постоянной времени основного интегратора, что хорошо согласуется с известными нейробиологическими данными о различии свойств т. Разработанный алгоритм модификации межнейронных связей обучающего правила в МИН, который является прямым следствием его структуры, в отличие от известных подходов. Показана близость передаточных характеристик обучающего правила реализованного в модели и известных нейробиологических данных. Разработанный пакет прикладных программ игоСАО 2. САПР и обеспечивающий возможность конструирования и исследования нейронных сетей средней и большой размерности, основанных на МИН. Разработанная модель релейного ядра таламуса, созданная с помощью ИеигоСАО 2. МИН. Показано, что данная модель нейронной сети имитирует различные известные виды активности нейронов биологического прототипа и проявляет ряд новых особенностей ее динамики. Во введении обоснована актуальность работы, определена цель исследований, отмечена новизна результатов, их научная и практическая ценность, сформулированы основные положения, выносимые на защиту. В первом разделе рассматриваются два наиболее известные подхода к моделированию нейрона. В основе первого подхода лежит представление о клетке как о наборе сегментов. Второй упрощенно представляет единичную клетку как линейный пороговый интегратор. Даются характеристики и область применения обоих подходов. В конце раздела обосновывается необходимость разработки модели единичной клетки, оптимально описывающей свойства биологического прототипа. Во втором разделе приводится аналитическое описание разработанной модели нейрона МИН. Данный раздел разбит на два подраздела. В первом подразделе представлено формальное описание структура и основные уравнения, описывающие МИН. Заключается, что параметры МИН, имея вполне обоснованную биологическую интерпретацию, позволяют описывать большой класс феноменов временной динамики мембранного потенциала МП реального нейрона. Во втором подразделе представлена модель передачи сигналов в области контактов между нейронами синапсах в МИН. Третий раздел посвящен аналитическому исследованию влияния генератора импульсов, использованного впервые в моделях класса ИИ, на свойства динамики МИН. Вторая глава, состоящая из трех разделов, посвящена описанию обучающего правила, предложенного для МИН. В первом подразделе первого раздела описываются известные обучающие правила, используемые в классическом ИИ. Во втором представлены результаты нейробиологических экспериментов и их детальное сегментное моделирование.