Наши попытки моделирования процессов классификации и обучения
Н.Г. Бибиков, Д.Ю. Григорьев

После нашего открытия и изучения эффектов радикального увеличения чувствительности нейронов слуховой системы к малым изменениям амплитуды в процессе адаптации возник вопрос о том, каким образом временные особенности импульсации используются для опознания. Используя в качестве входа реальную активность нейронов слуховой системы амфибий, мы попытались смоделировать возможности формирования на основе временных особенностей входной импульсации выходных элементов, являющихся детекторами определенных сигналов. Вначале мы использовали обработку предъявляемой импульсации стандартными двух или трехслойными нейронными сетями с обратным распространением ошибки. Результаты такой работы оказались в значительной степени неопределенными. Затем мы перешли к моделированию обработки таких реальных сигналов одной моделью нейрона с большим числом обучающихся синапсов. При этом предполагалось, что каждый синапс еще до обучения являлся детектором совпадений. Обучение осуществлялось согласно принципу Хебба. После определенного числа предъявлений импульсации реальных клеток на сигнал с фиксированной частотой модуляции модель нейрона действительно становилась детектором воспринимаемой частоты модуляции. Если на вход модели поступал аналог реальных широкополосных сигналов, прошедших процедуру фильтрации, выяснилось:
  1. Обученная модель оптимально реагирует на импульсацию с пачковой формой активности;
  2. На выходе модели пачковость импульсации повышается.
Небезынтересно, что эти две особенности на самом деле весьма характерны для преобразования информации по ходу сенсорного слухового пути.

Комментарии