АНАЛІЗ ІНФОРМАЦІЇ В НЕЙРОМОРФНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ МОДЕЛЯХ НЕЙРОНІВ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2079-0023.2019.02.10Ключові слова:
детекторна нейронна мережа, нейрон-детектор, нейрон-аналізатор, нейроморфна модель нейрону, штучна нейронна мережа, штучний інтелектАнотація
Розглядається системний принцип побудови детекторних штучних нейронних мереж (ДНМ). Цей принцип заснований на визначенні та детектуванні структурних елементів образів, що розпізнаються, а також їх непохідних та похідних характеристик. Непохідні структурні елементи, а також їх якісні та кількісні характеристики визначаються емпірично. Ці елементи і їх характеристики детектуються специфічними нейронами-детекторами ДНМ на етапі сенсорного сприйняття. Процес детектування непохідних структурних елементів ґрунтується на відкритті Девідом Хьюбел (David Hubel) і Т. Візель (Torsten Wiesel) виборчої реакції нейронів первинної зорової кори мозку на певні стимули. Однак непохідних структурних елементів і їх характеристик недостатньо для вирішення задачі класифікації образів. Це пов'язано з тим, що в процесі навчання нейрона-детектора класу образів відбувається втрата інформації, яка не містить стійких ознак класифікації. Ця втрата інформації відображає узагальнюючу здатність ДНМ і веде до зменшення її роздільної здатності. Для збільшення роздільної здатності ДНМ необхідна додаткова інформація. Ця інформація може бути отримана в результаті формування похідних характеристик структурних елементів образу, що розпізнається. Формування похідних характеристик відображає процес інформаційного аналізу, здійснюваного нейронами-аналізаторами ДНМ, які, на думку авторів, є інформаційними моделями біологічних нейронів-аналізаторів. Тоді процес інформаційного синтезу реалізується одиничними похідними нейронами-детекторами ДНМ. Ці нейрони-детектори реагують на цілісні образи. Побудова інформаційних моделей нейронів ґрунтується на висунутих авторами гіпотезах нейронного коду, що пояснюють інформаційну сутність реакцій нейронів.
Посилання
Parzhin Y. V. Detektornyj princip postroenija iskusstvennyh nejronnih setej kak al'ternativa konnekcionistskoj paradigme [Detector principle of constructing artificial neural networks as an alternative to the connectionist paradigm]. Systemy upravlinnja, navigacii' ta zv’jazku: zb. nauk. pr. [Management, navigation and communication systems: a collection of scientific papers]. Poltava: Poltavs'kyj nacional'nyj universytet imeni Jurija Kondratjuka Publ., 2017, issue. 4 (44), pp. 80–101.
Hubel D. H. Eye, Brain and Vision. Scientific American Library a Division of HPHLP New York, 1988. 256 p.
Klatzky R. L. Human Memory: Structures and Processes. W H Freeman & Co; 2nd edition. 1980. 358 p.
Pribram K. Languages of the brain; experimental paradoxes and principles in neuropsychology. Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall. 1971. 432 p.
Sokolov E. N. Ocherki po psihofiziologii soznanija. Chast' 1. Sfericheskaja model' kognitivnyh processov. Glava 2. Ot karty detektorov – k karte pamjati i karte semanticheskih edinic [Essays on the psychophysiology of consciousness. Part 1. Spherical model of cognitive processes. Chapter 2. From the map of detectors to the memory card and the map of semantic units] Vestnik Moskovskogo universiteta [Bulletin of the Moscow University]. Moscow: MGU Publ., 2019, series 14, Psihologij, no. 3, pp. 3–27.
Haykin S. Neural Networks and Learning Machines. Pearson, 3 edition, 2008. 936 p.
Parzhin Y. Principles of modal and vector theory of formal intelligence systems. URL: arXiv:1302.1334v1; CoRR abs/1302.1334 (accessed 30.09.2019).
Edelman G. M., Mountcastle V. B. The mindful brain. Cortical Organization and the Group-Selective Theory of Higher Brain Function. The MIT Press. 1978. 135 p.
Danilova N. N. Psihofiziologija: uchebnik dlja vuzov [Psychophysiology: a textbook for universities] Moscow: Aspekt Press Publ., 2004. 368 p.
Zeki S. The construction of colours by the cerebral cortex. Proc. Roy. Inst. Gt. Britain 56, 1984, pp. 231–257.
Erickson R. P. Stimulus coding in topographic and non-topographic efferent modalities: On the significance of the activity of individual sensory neurons. Psychol. Rev. Publ., 1968, issue. 75 (6), pp. 447–465.
Zhukov V. V., Ponomareva E. V. Fiziologija nervnoj sistemy: uchebnoe posobie [Physiology of the nervous system: a training manual] Kaliningrad: Kaliningradskij universitet Publ., 1999. 64 p.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiїАвтори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
