Қазақстан республикасының білім жəне ғылым министрлігі

6.
1-сурет. Нейрон үлгісі
6.
1-суретте қарапайым нейрон үлгісі көрсетілген. Шындығында нейрон
күрделі биологиялық жүйе болып табылады. Нейрон құрамына төмендегілер
кіреді:
- оперативтік ақпаратты сақтайтын дендриттік тор;
- дыбыстық жəне көру ақпаратын қабылдауға арналған ганглийнді өсінді;
- тікелей нейрон денесі болып табылатын сома;
- басқа сезу органдарынан нейрон өсінділері;
- басқа нейрондармен өзараəрекеттесуін анықтайтын аксон;
- аксондардан электрлік сигналдарды қабылдайтын синапстар жəне оларды
арнайы химиялық зат – нейромедиатр көмегімен басқа нейрон дендритіне
береді. Бір дендритте 1000 синапсқа дейін болуы мүмкін.
Көру жəне есту сигналдары нейромедиатр глутамат арқылы ганглийнді
өсінділерге əсер етеді, ал қозу сигналдары ацетилхолина көмегімен нейрон
өсінділеріне келіп түседі.
6.
2-сурет.Сигналдың өту схемасы

6.
2-суретте нервтік сигналдың өту механизмі көретілген. Аксоннан
синаптикалық саңылау арқылы дендритке сигнал беріледі. Синаптикалық аяқ
буылтығында көп нейромедиатрлер көпіршіктері бар. Электрлік сигналдың
потенциалы белгілі-бір деңгейге жеткенде, синаптикалық қуыста көптеген
нейромедиатрлар пайда болады. Олар дендрит аяғының буылтық рецепторына
келіп түседі. Оларды қабылдағаннан кейін, мембрана синаптикалық қуысты
тазартып, синапсты келесі сигналды қабылдап алуға дайындайды. Есте сақтау
жəне үйрену процестері синапс арқылы берілетін сигналдар өлшемінің
өзгеруінен болады.
Адам ми қызметінің функцияларын зерттеу кезінде синапстар қозушы
жəне тежеуші болып бөлінетіндігі анықталды. Сигнал нейронға, қозушы сигнал
потенциалы тежеуші сигнал потенциалынан асып түскенде өтеді. Сигналдардың
бірлесіп жұмыс істеуі адамның сезу органдарының таңдау функцияларын
күшейтеді. Ақпаратты есте сақтау процесінде нейрондардың көп саны қатысады,
нейрондардың кейбір бөліктерінің жұмыс істемеуі ақпараттың жоғалуын
туғызбайды.
Адамның нервтік жүйесі 57 модификациялы 10
10
-нан 10
12
-дейін
нейрондардан тұрады. Нейрондардың өлшемі микрометрлерден бірнеше
сантиметрлерге дейін болуы мүмкін. Жеке нейрон шартты түрде
6.
3-суретте
көрсетілгендей бейнеленуі мүмкін.
Жеке нейронның жылжытылуымен математикалық моделі
6.
3-суретте
көрсетілген.
6.
3-сурет. Жеке нейрон
6.
3-суреттен көрініп тұрғандай, кіріс сигналдар u
1
…u
k
сумматорға
S
келіп
түседі, онда олардың (салмақ коэффициентін ескере отырып) өлшенген
қосындысын анықтайды:
å
=
=
k
i
i
i
w
u
y
1
.
Шығыс сигнал сызықты емес блок шығысында қалыптасады (жалпы
жағдайда). Сызықты емес блокты іске асыру үшін бастапқы жəне экспоненциалды
F
функцияларын пайдаланады. Компьютерлерде жасалатын нейротор үлгілерінде
тізбекті, параллельді, кері жəне басқа да нейрон арасында бірігіп, көптеген
қабаттармен құрылымдар торларға бірігеді.

6.
4-сурет. Бірқабатты торап
6.
4-суретте бірқабатты Е.Ойя торабы үш базалық нейрондармен жəне
жиырма төрт синапстармен көрсетілген. Е.Ойя кірістер мəні барлық шығыс
информация бойымен қалпына келтіріледі делінген ереже жасады. Үйрету кезінде
кіріс жəне сəйкесінше шығыс сигналдар туралы информация енгізіледі. Жалпы
нейроторлар орындаушылармен нақты мысалмен үйретіледі. Арнайы үйрету
программасы кіріс жəне шығыс сигналдардың сəйкестігі орындалуы үшін салмақ
коэффициенттерін таңдайды. Осылайша түзетілген торап болашақта басқа да кіріс
сигнал комбинацияларында пайдалануға болады. Нейротор əдісінің ерекшелігі,
орындаушы нақты шешу алгоритмін программаламайды, тек үйрету үшін кіріс
жəне 
шығыс 
деректерін 
береді. Нақты 
нейроторларды 
қолданудың
қиыншылықтары қабат саны жəне де басқа да құрылымын анықтайтын
көрсеткіштеріне байланысты нейрон түрін таңдап алуда. Нейроторлар қабілеттілігі
маңызды белгілерді таңдап, қарапайым локальді ережелермен үйретіліп, өңделетін
ақпарат санын азайтады.

жүктеу/скачать 1,44 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: