Нейросетевое моделирование процедуры обнаружения внешних сигналов на фоне сенсорного потока, вызванного собственным движением животного
Д.Н. Лапшин (ИППИ РАН), А.А. Лукьяница (ВМиК МГУ)

Все животные неизбежно сталкиваются с проблемой обнаружения биологически значимых сигналов на фоне сенсорных потоков, вызванных собственной локомоцией и жизнедеятельностью (аутошумами). Эта проблема возникла и, по-видимому, была успешно решена ещё на ранних этапах эволюции животного мира. Задача данного исследования заключалась в решении вопроса, при каком минимальном уровне сложности математической нейронной сети возможно эффективное обнаружение внешних сигналов на фоне высокоамплитудных колебаний, вызванных собственным движением животного.

Показано, что на основе информации о движении модельного "животного" (моторной копии), первой и второй производных входного сигнала, предварительно обученная нейронная сеть с числом элементов порядка одного – двух десятков обеспечивает эффективное обнаружение внешних сигналов на фоне действия высокоамплитудных аутошумов.

Комментарии