Откуда шум?
Любопытно, что паттерны спонтанной активности нейронов складываются на ранних стадиях развития мозга, еще до того, как сформировано сенсорное восприятие. Например, спонтанная активность в зрительной коре наблюдается еще до того, как ребенок впервые откроет глаза. Уже после этого воображение связывается с реальными зрительными образами.
для ранних стадий развития мозга, которые дадут импульс созданию и развитию определенной структуры. Отправной точкой для такого процесса могут стать всего несколько основных правил — например, как нейроны формируют цепи и как активность цепи, в свою очередь, изменяет соединения в цикле обратной связи.
Лучшие выступления на TED о нейропластичности
Ложные постулаты о мозге, о которых пора забыть:
1. Только у детей мозг активно развивается — дети впитывают информацию как губки, а взрослые уже почти ничего не могут изменить в своём мышлении.
2. В любой момент мы используем только конкретную, небольшую часть мозга, а когда мы спим или ничего не делаем, мозг тоже отдыхает.
3. У взрослых мозг меняется только в худшую сторону, а потерянные нейронные связи никогда не восстанавливаются.
Современная наука доказала, что все эти представления о мозге в корне неверны. Верить в них вредно, потому что эти ложные концепции убивают мотивацию учиться и развиваться.
Мозг меняется постоянно, он меняет силу связей, структуру и плотность определенных участков.
Это влияет на оба типа памяти и наш профессионализм в чем угодно – от управления персоналом до игры на гитаре, от анализа финансовой информации до жонглирования апельсинами.
Доказательства пластичности мозга, Майкл Мерзенич (доступны субтитры на украинском и русском)
Главные месседжи:
1. Наш мозг создан, чтобы меняться
Его функции заточены так, чтобы завтра мы смогли сделать то, чего еще не можем сделать сегодня.
2. Непонятно почему мы решили, что мозг перестает развиваться в каком-то возрасте
Нет никаких достоверных доказательств, что новорожденные могут похвастаться хоть какой-то мыслительной активностью.
Но потом ребенок развивается, и подросток развивается, потому что вся их жизнь — это обучение. Чтобы этот процесс не заканчивался, нужно продолжать учиться.
3. Наш мозг развивается в зависимости от личного опыта и среды, и это делает нас такими разными и интересными
Это еще раз доказывает его пластичность.
Структура мозга конкретного человека — результат его личной истории развития и влияния среды: какие навыки в его обществе считаются важными, а какие нет, какие решения и волевые усилия ему приходилось принимать, на что делали упор его родители при воспитании.
Применение нейронных сетей
Область применения искусственных нейронных сетей с каждым годом все более расширяется, на сегодняшний день они используются в таких сферах как:
- Машинное обучение (machine learning), представляющее собой разновидность искусственного интеллекта. В основе его лежит обучение ИИ на примере миллионов однотипных задач. В наше время машинное обучение активно внедряют поисковые системы Гугл, Яндекс, Бинг, Байду. Так на основе миллионов поисковых запросов, которые все мы каждый день вводим в Гугле, их алгоритмы учатся показывать нам наиболее релевантную выдачу, чтобы мы могли найти именно то, что ищем.
- В роботехнике нейронные сети используются в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» роботов.
- Архитекторы компьютерных систем пользуются нейронными сетями для решения проблемы параллельных вычислений.
- С помощью нейронных сетей математики могут разрешать разные сложные математические задачи.
Применение нейронных сетей
Спектр применения нейросетей невероятно широк и ограничен лишь нашей фантазией. Перечислим некоторые из них:
- Автоматические системы управления транспортом. Автопилоты.
- Интернет. Голосовые помощники, умные браузеры, программы-переводчики.
- Экономика и бизнес. Прогнозирование курсов валют, современные бухгалтерские программы, торговые роботы, программы оценки рисков, управление производственными станками, контроль качества и т.д.
- Медицина. Современные методы постановки диагноза, анализ эффективности лечения, обработка медицинских изображений.
- Робототехника. Прокладывание маршрутов движения, распознавание речи и жестов.
- Безопасность. Управление системами видеонаблюдения и сигнализацией.
- Компьютерные игры и сфера развлечений. «Умные» боты, аналитические программы для шахмат и других игр.
- Искусство. Создание картин, книг и других культурных артефактов.
Что такое ИНС?
Давайте начнем с Вашего представления о ИНС. Исходя из общепринятых знаний, многие думают что ИНС представляют собой копию человеческой НС в коре головного мозга. Некий набор алгоритмов и накопленных знаний, благодаря которым сеть принимает дальнейшие решения. Это суждение верно, но не стоит переоценивать ее возможности. Если наша ИНС умеет варить Вам кофе с утра, то вряд ли она сможет приготовить Вам завтрак, если Вы сами ее этому не научите. Из этого можно сделать вывод, что ИНС выполняет лишь те функции, которым она обучена. Самообучающиеся нейронные сети это не миф, но пока еще не удалось разработать стабильную сеть, которая самостоятельно генерировала бы алгоритмы для решения различных задач.
Для понимания устройства нейронной сети давайте немного окунемся в биологию и устройство человеческого мозга и проведем некоторые параллели с устройством ИНС. Это не так сложно, как может показаться!
Давайте более подробно разберем это определение. Из него следует что нейронная сеть представляет собой некоторое количество нейронов, связанных между собой. Сколько нейронов в мозге человека? По подсчетам многих ученых, мозг человека состоит из порядка 100 миллиардов нейронов (плюс-минус пара миллиардов). Именно эта цифра долгие годы приводилась в учебниках по нейробиологии и психологии. Каждый из нейронов является вычислительной единицей, которая обрабатывает входящую информацию и передает ее дальше. Для получения информации у нейрона есть входные каналы, которые называются синапсы. Синапсы это каналы, по которым в нейрон поступает информация из других нейронов. На рисунке синапсы обозначены буквой W, а другие нейроны буквой X. Каждый синапс обладает весом, чем больше вес синапса, тем больше результат работы нейрона будет преобладать в дальнейших вычислениях. Рассмотрим работу синапсов на примере изображения:
Разноцветные круги слева – нейроны. Линиями изображены синапсы. Как видно, каждый синапс обладает весом. Этот вес проставляется случайным образом в диапазоне от 0 до 1. На изображении справа изображена работа сумматора. Сумматор – это функция, которая рассчитывает вес входных сигналов и передает их дальше в функцию активации, об этом чуть позже. Давайте попробуем рассчитать вес входных сигналов, если результаты работы нейронов были следующие:
- 1 – 0.35
- 2 – 0.12
- 3 – 0.6
Важно понимать что ИНС оперирует данными в диапазоне от 0 до 1. Вычисление веса в сумматоре производится пос следующей формуле:. Функция совершенно линейна, из этого мы получаем следующую формулу:
Функция совершенно линейна, из этого мы получаем следующую формулу:
Таким образом мы получили некую единицу, вес который будет передан в функцию активации.
Функций активации достаточно много поэтому мы рассмотрим самые основные: Линейная, Сигмоид (Логистическая) и Гиперболический тангенс. Главные их отличия — это диапазон значений.
Линейная функция
Эта функция почти никогда не используется, за исключением случаев, когда нужно протестировать нейронную сеть или передать значение без преобразований.Сигмоид
Это самая распространенная функция активации, ее диапазон значений . Именно на ней показано большинство примеров в сети, также ее иногда называют логистической функцией. Соответственно, если в вашем случае присутствуют отрицательные значения (например, акции могут идти не только вверх, но и вниз), то вам понадобиться функция которая захватывает и отрицательные значения.Гиперболический тангенс
Имеет смысл использовать гиперболический тангенс, только тогда, когда ваши значения могут быть и отрицательными, и положительными, так как диапазон функции . Использовать эту функцию только с положительными значениями нецелесообразно так как это значительно ухудшит результаты вашей нейросети.
Подведем итоги. Что мы узнали про ИНС?
У нейрона есть входы. На них подаются сигналы в виде чисел. Каждый вход имеет свой вес (тоже число). Сигналы на входе умножаются на соответствующие веса. Получаем набор «взвешенных» входных сигналов.
Далее этот набор попадает в сумматор, которой просто складывает все входные сигналы, помноженные на веса. Получившееся число называют взвешенной суммой.
Затем взвешенная сумма преобразуется функцией активации и мы получаем выход нейрона.
Упрощение
В прошлой главе я постоянно говорил о каких-то серьезных упрощениях. Причина упрощений заключается в том, что никакие современные компьютеры не могут быстро моделировать такие сложные системы, как наш мозг. К тому же, как я уже говорил, наш мозг переполнен различными биологическими механизмами, не относящиеся к обработке информации.
Нам нужна модель преобразования входного сигнала в нужный нам выходной. Все остальное нас не волнует. Начинаем упрощать.
Биологическая структура → схема
В предыдущей главе вы поняли, насколько сложно устроены биологические нейронные сети и биологические нейроны. Вместо изображения нейронов в виде чудовищ с щупальцами давайте просто будем рисовать схемы.
Вообще говоря, есть несколько способов графического изображения нейронных сетей и нейронов. Здесь мы будем изображать искусственные нейроны в виде кружков.
Вместо сложного переплетения входов и выходов будем использовать стрелки, обозначающие направление движения сигнала.
Таким образом искусственная нейронная сеть может быть представлена в виде совокупности кружков (искусственных нейронов), связанных стрелками.
Электрические сигналы → числа
В реальной биологической нейронной сети от входов сети к выходам передается электрический сигнал. В процессе прохода по нейронной сети он может изменяться.
Электрический сигнал всегда будет электрическим сигналом. Концептуально ничего не изменяется. Но что же тогда меняется? Меняется величина этого электрического сигнала (сильнее/слабее). А любую величину всегда можно выразить числом (больше/меньше).
В нашей модели искусственной нейронной сети нам совершенно не нужно реализовывать поведение электрического сигнала, так как от его реализации все равно ничего зависеть не будет.
На входы сети мы будем подавать какие-то числа, символизирующие величины электрического сигнала, если бы он был. Эти числа будут продвигаться по сети и каким-то образом меняться. На выходе сети мы получим какое-то результирующее число, являющееся откликом сети.
Для удобства все равно будем называть наши числа, циркулирующие в сети, сигналами.
Синапсы → веса связей
Вспомним картинку из первой главы, на которой цветом были изображены связи между нейронами – синапсы. Синапсы могут усиливать или ослаблять проходящий по ним электрический сигнал.
Давайте характеризовать каждую такую связь определенным числом, называемым весом данной связи. Сигнал, прошедший через данную связь, умножается на вес соответствующей связи.
Это ключевой момент в концепции искусственных нейронных сетей, я объясню его подробнее. Посмотрите на картинку ниже. Теперь каждой черной стрелке (связи) на этой картинке соответствует некоторое число \( w_i \) (вес связи). И когда сигнал проходит по этой связи, его величина умножается на вес этой связи.
На приведенном выше рисунке вес стоит не у каждой связи лишь потому, что там нет места для обозначений. В реальности у каждой \( i \)-ой связи свой собственный \( w_i \)-ый вес.
Мозг самостоятельно “переключает” нейронные сети
В ходе эксперимента ученые проанализировали паттерны мозговой активности по секундам у 98 испытуемых. Паттерны – это своего рода шаблон регулярно повторяющихся действий. В ходе эксперимента часть испытуемых бодрствовала или находилась под наркозом, у в то время как у другой части испытуемых наблюдались нарушения сознания. В ходе исследования ученые обнаружили, что мозг испытуемых очень быстро “переключался” от одной сети к другой, причем происходило это регулярно и по определенным паттернам. Оказалось, что у пациентов под наркозом и у пациентов с нарушением мозгового кровообращения функционирование высших функций мозга было значительно снижено. Более того, характер “переключения” между сетями зависел от того, находился пациент в сознании или нет.
Скорее всего все, кем мы являемся, все наши мысли и ощущения – ничто иное, как порождение мозга
Подписывайтесь на наш новостной канал в Telegram чтобы всегда быть в курсе самых интересных новостей из мира науки и высоких технологий
По мнению авторов исследования полученные результаты в будущем позволят создать новую картину мозга человека, которая меняется каждую секунду и которая – в чем ученые убеждены – связана с сознанием. Напомню, что в последние годы ученые пытаются обнаружить участки мозга, ответственные за сознание. Несмотря на то, что конкретные области выделить так и не удалось, год за годом, открытие за открытием ученые постепенно составляют общую картину того, как именно работает мозг – а это, на секундочку, самый сложный орган тела человека – медленно но верно приближаясь к тайнам сознания. Если вам интересна эта тема и вы не боитесь усомниться в своих убеждениях, читайте наш большой материал о загадках сознания и о людях, которые посвятили свою жизнь поискам ответов на один из сложнейших вопросов современности – что такое сознание и как оно появилось.
Нейронная сеть
Не бывает однозначно симпатичных и однозначно общительных дам. Да и влюблённость влюблённости рознь, кто бы что ни говорил. Потому давайте вместо брутальных и бескомпромиссных “0” и “1”, будем использовать проценты. Тогда можно сказать — “я сильно влюблён (80%), или “эта дама не особо разговорчива (20%)”.
Наш примитивный “нейрон-максималист” из первой части уже нам не подходит. Ему на смену приходит “нейрон-мудрец”, результатом работы которого будет число от 0 до 1, в зависимости от входных данных.
“Нейрон-мудрец” может нам сказать: “эта дама достаточно красива, но я не знаю о чём с ней говорить, поэтому я не очень-то ей и восхищён”
Поехали дальше. Сделаем по этим двум фактам другую оценку: насколько хорошо с такой девушкой работать (сотрудничать)? Будем действовать абсолютно аналогичным образом — добавим мудрый нейрон и настроим веса комфортным для нас образом.
Но, судить девушку по двум характеристикам — это очень грубо. Давайте судить её по трём! Добавим ещё один факт – деньги. Который будет варьироваться от нуля (абсолютно бедная) до единицы (дочь Рокфеллера). Посмотрим, как с приходом денег изменятся наши суждения….
Для себя я решил, что, в плане очарования, деньги не очень важны, но шикарный вид всё же может на меня повлиять, потому вес денег я сделаю маленьким, но положительным.
В работе мне абсолютно всё равно, сколько денег у девушки, поэтому вес сделаю равным нулю.
Оценивать девушку только для работы и влюблённости — очень глупо. Давайте добавим, насколько с ней будет приятно путешествовать:
- Харизма в этой задаче нейтральна (нулевой или малый вес).
- Разговорчивость нам поможет (положительный вес).
- Когда в настоящих путешествиях заканчиваются деньги, начинается самый драйв, поэтому вес денег я сделаю слегка отрицательным.
Соединим все эти три схемы в одну и обнаружим, что мы перешли на более глубокий уровень суждений, а именно: от харизмы, денег и разговорчивости — к восхищению, сотрудничеству и комфортности совместного путешествия. И заметьте — это тоже сигналы от нуля до единицы. А значит, теперь я могу добавить финальный “нейрон-максималист”, и пускай он однозначно ответит на вопрос — “жениться или нет”?
Ладно, конечно же, не всё так просто (в плане женщин). Привнесём немного драматизма и реальности в наш простой и радужный мир. Во-первых, сделаем нейрон “женюсь — не женюсь” — мудрым. Сомнения же присущи всем, так или иначе. И ещё — добавим нейрон “хочу от неё детей” и, чтобы совсем по правде, нейрон “держись от неё подальше”.
Я ничего не понимаю в женщинах, и поэтому моя примитивная сеть теперь выглядит как картинка в начале статьи.
Входные суждения называются “входной слой”, итоговые — “выходной слой”, а тот, что скрывается посередине, называется “скрытым”. Скрытый слой — это мои суждения, полуфабрикаты, мысли, о которых никто не знает. Скрытых слоёв может быть несколько, а может быть и ни одного.
МОЗГ ТРЕНИРОВКА
5 УПРАЖНЕНИЙ ДЛЯ МОЗГА ДЛЯ ДЕТЕЙ И ВЗРОСЛЫХ
- Выполнять обычные действия неведущей рукой. 5-10 минут в день писать, открывать двери, чистить зубы, причесываться левой рукой, если вы правша и наоборот. Упражнение для развития амбидекстрии, то есть развития функций обеих рук, способности выполнять действия правой и левой рукой с одинаковой скоростью и эффективностью. Использование противоположного полушария вашего мозга дает результаты быстрого и существенного расширения зон коры головного мозга. Чем быстрее человек адаптируется к новым ситуациям, тем он стрессоустойчивее, и лучше его душевное здоровье и благополучие. Люди, владеющие обеими руками, быстро оценивают ситуацию и принимают решения, становятся психологически гибкими.
Выполнять привычные действия с закрытыми глазами. Например – принимать душ, рисовать, есть, такие занятия улучшают координацию движений. Изучать предметы исключительно наощупь, запоминать детали, пробовать находить отличия
Кроме тактильности, важно развивать обоняние, закрывать глаза и учиться различать тонкости ароматов, запоминать их – упражнения по 5-10 минут можно выполнять в парфюмерных магазинах или на выставках цветов. Большую часть информации мы воспринимаем визуально и аудиально
Такие занятия стимулируют развитие коры менее активных зон мозга.
Представлять в уме простые слова и читать их наоборот (мама-амам, стол-лотс), постепенно выбирая более сложные слова, с большим количеством букв. Это упражнение тренирует концентрацию внимания, со временем научитесь визуализировать любую информацию.
Придумывать новое – например, взять обычный предмет и придумать 20 вариантов его использования, или представить, какие можно добавить функции в привычный гаджет или бытовую технику; пофантазировать, какая одежда будет в моде через 100 лет, какие технологии изобретут через 50 лет. Когда нервные клетки реагируют по-новому улучшается нейропластичность.
Упражнение на устный счет — представьте в уме три числа 2, 4, 6. К первому числу всегда прибавляйте 2, ко второму прибавляйте 4, а к третьему 6. Следующий ряд будет 4, 8, 12, далее 6, 12, 18. Продолжите ряд, как только станет легко, меняйте изначальные цифры или добавляйте еще одно число. Такие операции с последовательностями тренируют концентрацию внимания и память, полезны для детей и взрослых.
Выполняйте регулярно упражнения, придерживайтесь рекомендаций хорошего психолога по развитию мозга и результат не заставит себя долго ждать, уже через неделю вы заметите первые изменения, а через месяц сможете достигнуть высот в любом обучении, будь то иностранные языки, игра на музыкальных инструментах или просто новые профессиональные задачи.
Записать на консультацию психолога можно по телефону: +7(958)817-84-11
Характеристика нейронов
Структурно-функциональные элементы центральной системы – глиальные клетки и нейроны. Первые количественно преобладают, хотя на них возлагается решение вспомогательных, второстепенных задач. Нейроны способны выполнять много операций. Они вступают во взаимодействие друг с другом, формируют связи, принимают, обрабатывают, кодируют и передают нервные импульсы, хранят информацию.
Нейроглия выполняет опорную, разграничительную и защитную (иммунологическую) функцию в отношении нейронов, отвечает за их питание. В случае повреждения участка нервной ткани, глиальные клетки восполняют утраченные элементы для воссоздания целостности мозговой структуры. Количество нейронов в составе ЦНС равняется около 65-100 млрд. Клетки головного мозга образуют нейронные сети, охватывающие все отделы тела человека.
Передача данных в рамках сети осуществляется при помощи импульсов – электрических разрядов, которые генерируются клетками нервной ткани. Считается, что число нейронов, которые находятся в мозге человека, не изменяется в течение жизни, если не брать в расчет ситуации, когда в силу определенных причин (нейродегенеративные процессы, механические повреждения мозговых структур) происходит их гибель и уменьшение количества.
Необратимое повреждение участка нервной ткани сопровождается неврологическими нарушениями – судорогами, эпилептическими приступами, расстройством тактильного восприятия, слуха и зрения. Человек утрачивает способность чувствовать, разговаривать, мыслить, двигаться. Развитие интеллектуальных способностей человека отождествляется с увеличением количества нейронных связей в мозге при неизменной численности нейронов.
Нейрон выглядит, как обычная клетка, состоящая из ядра и цитоплазмы. Он оснащен отростками – аксоном и дендритами. При помощи единственного аксона осуществляется передача информации другим клеткам. Дендриты служат для приема информации от других клеток. В аксоплазме (часть цитоплазмы нервной клетки, которая находится в аксоне) синтезируются вещества, передающие информацию – нейромедиаторы (ацетилхолин, катехоламин и другие).
Нейромедиаторы вступают во взаимодействие с рецепторами, провоцируя процессы возбуждения или торможения. Нейроны образуют группы, ансамбли, колонки с учетом расположения в определенном отделе головного мозга, в зависимости от того, сколько и какие функции выполняют в процессе жизнедеятельности человека. К примеру, ансамбль может состоять из сотни нервных клеток, которые включают:
- Клетки, получающие сигналы из подкорковых отделов (к примеру, от ядер таламуса – сенсорных или двигательных).
- Клетки, принимающие сигналы из других отделов коры.
- Клетки локальных сетей, формирующие вертикальные колонки.
- Клетки, отправляющие сигналы обратно к таламусу, другим участкам коры, элементам лимбической системы.
Синапс – место, где происходит биоэлектрический контакт между двумя клетками и передача информации благодаря преобразованию электрического импульса в химический сигнал и затем снова в электрический. Подобные трансформации протекают в синапсе при переходе нервного импульса через пресинаптическую мембрану, синаптическую щель и постсинаптическую мембрану.
Передача импульса возможна между отдельными нейронами или нейроном и эффекторной клеткой (клеткой органа, который исполняет задачу, закодированную в сигнале). Классификация синапсов предполагает разделение по критериям:
- Месторасположение (центральная, периферическая системы).
- Тип действия (возбуждение, торможение).
- Вид нейромедиатора, участвующего в процессе передачи сигнала (холинергический, адренергический, серотонинергический).
Количество синапсов у одного нейрона, расположенного в головном мозге, может достигать 10 тысяч. Скорость передачи биоэлектрического сигнала составляет около 3-120 м/с. Кроме синаптической передачи существует другой способ проведения сигнала – через кровь. Передвижение закодированных данных происходит за счет того, что нервные отростки связываются с кровеносным сосудом и выделяют в кровь нейрогормон.
Нервные клетки, отвечающие за моторную активность, могут создавать тысячи синаптических контактов. Синапсы, формирующиеся на дендритах, количественно преобладают. Меньше синаптических связей образуется на аксонах. В процессе активации одних клеток, происходит торможение других. В результате человек может сосредоточиться на конкретной мысли или выполнить произвольное движение.
Мозг. Нейронная фабрика
Фразу «нервные клетки не восстанавливаются» мы произносим в диалогах, намекая собеседнику, что не стоит так переживать. Но каково ее происхождение? Более 100 лет ученые считали, что нейрон не способен к делению. И, согласно этим воззрениям, при его гибели в мозге навсегда оставалось пустое место. Стресс же, как известно, губителен для нервных клеток. Так что же получается — чем больше нервничаешь, тем больше «дырок» в нервной системе?
Ясли для нервных клеток
Если бы нервные клетки пропадали из мозга безвозвратно, то, наверное, Земля не увидела бы расцвета цивилизации. Человек растерял бы свои клеточные ресурсы до приобретения каких-либо навыков. Нейроны — очень «нежные» создания и легко разрушаются от неблагоприятных воздействий. Считается, что ежедневно мы теряем 200 000 нейронов. Это немного, но тем не менее с годами нехватка может сказаться на состоянии здоровья, если потери окажутся невосполнимы. Однако этого не происходит.
Наблюдение ученых о невозможности деления нервных клеток было совершенно верным. Но дело в том, что природа нашла другой способ восстановления потерь. Нейроны могут размножаться, но только в трех отделах мозга, один из наиболее активных центров — гиппокамп
. А уже оттуда клетки медленно мигрируют в те области мозга, где их не хватает. Скорость образования и гибели нейронов почти одинакова, поэтому никакие функции нервной системы не нарушаются.
У кого больше?
Количество потерь нервных клеток сильно зависит от возраста. Наверное, логично бы предположить, что чем старше человек, тем больше у него безвозвратных нервных потерь. Однако больше всего нейронов теряют маленькие дети. Мы рождаемся со значительным запасом нервных клеток, и в первые 3–4 года мозг избавляется от излишков. Нейронов становится почти на 70 % меньше. Однако дети вовсе не глупеют, а, наоборот, набираются опыта и знаний. Такая потеря — физиологический процесс, гибель нервных клеток восполняется образованием связей между ними.
У пожилых людей утрата нейронов не восполняется в полной мере, даже за счет образования новых соединений между нервными клетками.
Дело не только в количестве
Кроме восстановления численности клеток мозг обладает еще одной удивительной способностью. Если нейрон потерян и его место по какой-то причине не занято, то его функции могут брать на себя соседи за счет усиления связей друг с другом. Эта способность мозга настолько развита, что даже после довольно сильных повреждений мозга человек может успешно восстановиться. Например, после инсульта, когда нейроны целой области мозга гибнут, люди начинают ходить и говорить.
Удар по гиппокампу
При многих неблагоприятных воздействиях и болезнях нервной системы восстановительная функция гиппокампа снижается, что приводит к уменьшению нейронов в ткани головного мозга. Например, регулярный прием алкоголя замедляет размножение молодых нервных клеток в этом отделе мозга. При длительном «алкогольном стаже» восстановительные способности мозга падают, что сказывается на состоянии ума алкоголика. Однако если вовремя остановиться в «употреблении», то нервная ткань восстановится.
Но не все процессы обратимы. При болезни Альцгеймера
гиппокамп истощается и перестает выполнять свои функции в полной мере. Нервные клетки при этом недуге не только умирают быстрее, но и потери их становятся невосполнимыми.
А вот острый стресс даже полезен, потому что мобилизирует работу мозга. Другое дело — стресс хронический.
Убитые им нервные клетки все еще могут быть возмещены за счет работы гиппокампа, но процесс восстановления значительно замедляется. Если стрессовые обстоятельства сильны и длительны, то изменения могут стать необратимыми.
Косвенное кодирование
О’Нил и Брабазон
::= " ::=" " ::=" " ::=" " ::=" " ::=" ::= ::= ::= ::= | "|" ::= "" | "" | "" ::= "" | 1 | 0 ::= | "|" ::= 1 | 0
::= 1100 | | 11011101 | | ::= 11 ::= 11 ::= 1 ::= 1 | 0 | 0 | 1
Прочие методики
- Боерс и Куйпер (Boers and Kuiper) — использование контексто-зависимых L-систем
- Дилаерт и Бир (Dellaert and Beer) — подход, аналогичный Кангелосси и Элману, но с использованием случайных булевых нейросетей (random boolean networks)
- Харп, Самад и Гуха (Harp, Samad, and Guha) — позонное прямое кодирование структуры
- Груау (Gruau) — использование грамматического дерева для задания инструкций при делении клеток (чем-то похоже на Кангелосси, Париси и Нолфи)
- Ваарио (Vaario) — рост клеток задается L-системами
Создайте конкретный план и четко определите для себя, что будете делать.
Когда вы решаете избавиться от пагубной привычки, определяетесь, чем ее замените и как это сделаете, вы тем самым облегчаете создание новых нейронных связей. Вы превращаете мысли из пустых мечтаний в официальный план, которому вам волей-неволей приходится следовать – если, конечно, вы уважаете себя.
Этот план может быть каким угодно. К примеру, вы можете твердо решить, что хотите похудеть, и для этого будете регулярно заниматься спортом, или, к примеру, что больше не будете есть конфеты и замените их фруктами.
Повторюсь, этот план может быть каким угодно – главное, один раз составив его, начать следовать ему от начала и до конца.
Кроме того, постарайтесь создать «якоря» и мотивирующие сообщения, способные укрепить сделанный выбор. Делая очередной шаг на пути к избранной цели, говорите себе что-то вроде «Я свободен», или, скажем, «Я держу все под контролем».
Это интересно: Вам нужно всего 5 минут в день для того, чтобы сохранить мозг здоровым
Виды ИНС
Мы разобрались со структурой искусственного нейрона. Искусственные нейронные сети состоят из совокупности искусственных нейронов. Возникает логичный вопрос – а как располагать/соединять друг с другом эти самые искусственные нейроны?
Как правило, в большинстве нейронных сетей есть так называемый входной слой, который выполняет только одну задачу – распределение входных сигналов остальным нейронам. Нейроны этого слоя не производят никаких вычислений.
А дальше начинаются различия…
Однослойные нейронные сети
В однослойных нейронных сетях сигналы с входного слоя сразу подаются на выходной слой. Он производит необходимые вычисления, результаты которых сразу подаются на выходы.
Выглядит однослойная нейронная сеть следующим образом:
На этой картинке входной слой обозначен кружками (он не считается за слой нейронной сети), а справа расположен слой обычных нейронов.
Нейроны соединены друг с другом стрелками. Над стрелками расположены веса соответствующих связей (весовые коэффициенты).
Однослойная нейронная сеть (Single-layer neural network) — сеть, в которой сигналы от входного слоя сразу подаются на выходной слой, который и преобразует сигнал и сразу же выдает ответ.
Многослойные нейронные сети
Такие сети, помимо входного и выходного слоев нейронов, характеризуются еще и скрытым слоем (слоями). Понять их расположение просто – эти слои находятся между входным и выходным слоями.
Такая структура нейронных сетей копирует многослойную структуру определенных отделов мозга.
Название скрытый слой получил неслучайно. Дело в том, что только относительно недавно были разработаны методы обучения нейронов скрытого слоя. До этого обходились только однослойными нейросетями.
Многослойные нейронные сети обладают гораздо большими возможностями, чем однослойные.
Работу скрытых слоев нейронов можно сравнить с работой большого завода. Продукт (выходной сигнал) на заводе собирается по стадиям. После каждого станка получается какой-то промежуточный результат. Скрытые слои тоже преобразуют входные сигналы в некоторые промежуточные результаты.
Многослойная нейронная сеть (Multilayer neural network) — нейронная сеть, состоящая из входного, выходного и расположенного(ых) между ними одного (нескольких) скрытых слоев нейронов.
Сети прямого распространения
Можно заметить одну очень интересную деталь на картинках нейросетей в примерах выше.
Во всех примерах стрелки строго идут слева направо, то есть сигнал в таких сетях идет строго от входного слоя к выходному.
Сети прямого распространения (Feedforward neural network) (feedforward сети) — искусственные нейронные сети, в которых сигнал распространяется строго от входного слоя к выходному. В обратном направлении сигнал не распространяется.
Такие сети широко используются и вполне успешно решают определенный класс задач: прогнозирование, кластеризация и распознавание.
Однако никто не запрещает сигналу идти и в обратную сторону.
Сети с обратными связями
В сетях такого типа сигнал может идти и в обратную сторону. В чем преимущество?
Дело в том, что в сетях прямого распространения выход сети определяется входным сигналом и весовыми коэффициентами при искусственных нейронах.
А в сетях с обратными связями выходы нейронов могут возвращаться на входы. Это означает, что выход какого-нибудь нейрона определяется не только его весами и входным сигналом, но еще и предыдущими выходами (так как они снова вернулись на входы).
Возможность сигналов циркулировать в сети открывает новые, удивительные возможности нейронных сетей. С помощью таких сетей можно создавать нейросети, восстанавливающие или дополняющие сигналы. Другими словами такие нейросети имеют свойства кратковременной памяти (как у человека).
Сети с обратными связями (Recurrent neural network) — искусственные нейронные сети, в которых выход нейрона может вновь подаваться на его вход. В более общем случае это означает возможность распространения сигнала от выходов к входам.
