Дендриты и аксоны это неотъемлемые части, входящие в строение нервной клетки. Аксон зачастую у нейрона содержится в одном числе и выполняет передачу от клетки, частью которой он является к другой, воспринимающей информацию посредством восприятия ее такой частью клетки, как дендрит.
Дендриты и аксоны, соприкасаясь с друг другом, создают в периферических нервах, головном, а также спинном мозге.
Несмотря на это, появилось много новых идей и сетевых моделей. Вот сеть Дэвида Мар в мозжечке, мозг Джеймса Андерсона в ящике, действуя как ассоциативная память. Стагнация в сетевых исследованиях была нарушена после публикации многослойного алгоритма обучения для нелинейных нейронных сетей. Это позволило построить многослойные нелинейные нейронные сети и их эффективное обучение.
Это привело к возобновлению интереса к нейронным сетям и их дальнейшему быстрому развитию. Как упоминалось выше, исследователи, разрабатывающие модели нейронных сетей, моделировали естественную нервную систему, особенно мозг. Мозг состоит из около 10 миллиардов элементарных нервных клеток, называемых нейронами. Это создает очень сложную сеть связей между собой. Нейроны в мозге работают параллельно. Индивидуальные нейроны состоят из следующих частей: дендриты, перикар, аксон. Дендриты - нейронные входы.
Дендрит - это короткий, разветвлённый отросток, который служит главным образом для передачи электрических (химических) импульсов от одной клетки к другой. Он выступает принимающей частью и проводит нервные импульсы, полученные от соседней клетки к телу (ядру) нейрона, элементом строения которой он является.
Свое название, он получил от греческого слова, что в переводе означает дерево благодаря своему внешнему сходству с ним.
Ведите сигнал от других нейронов. Это осуществляется телодендроном - разветвленной структурой, которая передает выходные сигналы. Среда хранения в естественной нейронной сети представляет собой синапс - биохимический соединитель, который модифицирует сигналы.
Математическая модель искусственного нейрона и нейронной сети
На основе биологической структуры была создана модель искусственного нейрона и нейронной сети. Это намного проще, чем биологическая система. На основе наблюдений за механизмами, происходящими в естественных нейронных сетях, разработаны математические концепции искусственных нейронных сетей. Как и в естественных сетях, они состоят из элементарных клеток - нейронов. Понимая отсутствие точного картирования природных систем и строительства, исследователи разработали модель искусственных нейронов. Действие может быть установлено следующим образом: - нейрон получает сигнал, - каждый сигнал имеет свой вес, - нейрон рассчитывает взвешенную сумму входов и вычитаемый порог, - результат взвешенной суммы вводится как аргумент функции активации, результат функции вводится в выход нейрона.
Строение
Вместе они создают специфическую систему , отвечающую за восприятие передачи химических (электрических) импульсов и передачу их дальше. Они схожи по строению, только аксон намного длиннее дендрита, последний наиболее рыхлый, с наименьшей плотностью.
Нервная клетка зачастую содержит достаточно большую разветвленную сеть дендритных ответвлений. Это дает ей возможность повысить сбор сведений из среды вокруг нее.
Исходя из этого, действие одного нейрона можно описать по следующим формулам. Активация может иметь разные формы. Любая функция, способная выполнять эту роль, должна быть непрерывной и легко дифференцируемой. Исключением является персептрон, при котором активация не подлежит этим ограничениям.
Нейроны с линейной активационной функцией создают линейные нейронные сети. Величина взвешенной суммы входов записывается на нейронный выход. Построение многоуровневой сети не оправдано, поскольку ее всегда можно заменить однослойной сетью. Логистическая функция - очень распространенная функция активации нейронов. Он определяется следующей формулой.
Находятся дендриты около тела нейрона и образуют больше количество соприкосновений с другими нейронами, выполняя свою основную функцию передачу нервного импульса. Между собой они могут соединяться маленькими отростками.
К особенностям его строения относят:
- длинной может достигать до 1 мм;
- он не обладает электроизолирующей оболочки;
- обладает большим количеством правильной уникальной системой микротрубочек (они ясно видны на срезах, идут параллельно, не пересекаясь между собой зачастую одни длиннее других, отвечают за передвижение веществ по отросткам нейрона);
- имеет активные зоны соприкосновения (синапсов) с яркой электронной плотностью цитоплазмы;
- от ствола клетки имеет такие отхождения, как шипики;
- имеет рибонуклеопротеиды (осуществляющие биосинтез белка);
- обладает гранулированной и не гранулированной эндоплазматической ретикулумой.
Функция принимает значения из диапазона. На рисунке ниже показано влияние бета на форму функции активации. Часто используемой функцией перехода является гиперболический тангенс. Формула функции следующая. Гиперболическая касательная функция принимает значения из диапазона.
Для приложений нейронной сети используется следующее. Односторонняя многослойная искусственная нейронная сеть формируется путем объединения искусственных нейронов, описанных выше. Принцип состоит в том, чтобы объединить каждый нейрон предыдущего слоя с каждым нейроном следующего слоя. Полученные слои можно разделить на.
Цитоплазма дендритов характеризуется большим количеством ультраструктурных элементов.
Не меньшего внимания, заслуживают и шипики. На дендритах зачастую можно встретить такое образования, как мембранный вырост на нем тоже способный образовывать синапс (место соприкосновения двух клеток), называемый шипиком. Внешне это похоже, на то, что от ствола дендрита имеется узковатая ножка, заканчивающаяся расширением. Такая форма позволяет увеличивать площадь синапса дендрита с аксоном. Также внутри шипика в дендрических клетках мозга головы есть специальные органеллы (синаптические пузырьки, нейрофиламенты и т. д.). Такое строение дендритов с шипиками характерно для млекопитающих с высшей уровнем деятельности мозга.
Нейронная сеть может быть представлена в следующих шагах. Выбор соответствующего метода масштабирования зависит от типа проблемы, которую нужно решить. Одним из основных преимуществ нейронных сетей в отношении других методов обработки данных является способность обобщать знания, что позволяет правильно реагировать на сигналы, не предоставленные дизайнером. В отличие от математических или алгоритмических методов, сеть может использоваться для многих разных моделей без существенных изменений. Вышеуказанные характеристики могут быть получены только путем применения соответствующего алгоритма обучения.
Шипик хоть и признан производным дендрита, в нем нет нейрофиламентов и микротрубочек. Цитоплазма шпика имеет гранулированный матрикс и элементы, отличающиеся от содержания дендритных стволов. Она, и сами шипики имеют прямое отношение к синоптической функции.
Уникальностью является их чувствительность к внезапно возникшим экстремальным условиям. При отравлении, будь оно алкогольное или ядами, изменяется в меньшую сторону их количественное соотношение на дендритах нейронов коры больших полушарий мозга. Учеными были замечены и такие следствия патогенного воздействия на клетки, когда число шипиков не уменьшалось, а, наоборот, возрастало. Это характерно на начальной стадии ишемии. Считается, что увеличение их количества улучшает функционирование мозга. Таки образом, гипоксия служит толчком к возрастанию метаболизма в нервной ткани, реализуя ненужных в обычной ситуации ресурсов, быстрому выведению шлаков.
Обратный алгоритм распространения ошибок
Существует множество алгоритмов сетевого обучения. Наиболее часто используемые методы включают в себя распространение и модификации обратной ошибки. Алгоритм ошибки обратного распространения является основным алгоритмом для контролируемых многослойных однонаправленных нейронных сетей. Это зависит от изменения весов входных сигналов каждого нейрона в каждом слое, так что значение ошибки для следующей пары учащихся, содержащихся в наборе, как можно меньше. Он использует метод градиента - самое быстрое падение.
Шипики зачастую способны объединяться в кластеры (объединения нескольких однородных предметов).
Некоторые дендриты образуют ветви, которые, в свою очередь, образуют дендритный регион.
Все элементы одной нервной клетки именуются дендритным деревом нейрона, образующего его воспринимающую поверхность.
Дендриты ЦНС характеризуются увеличенной поверхностью, образующие в зонах деления увеличительные площади или узлы разветвляющей.
Общий ход контролируемой нейронной сети следует алгоритму, представленному на рисунке. Курс алгоритма для всех элементов обучающей последовательности называется эпохой. Как упоминалось выше, сеть обучается путем изменения значения весов на входах отдельных нейронов. Для этого необходимо определить значение ошибок на выходах отдельных нейронов. Они рассчитываются по следующим формулам.
Это отказ выходного сигнала определенного нейрона. Это выходной сигнал линейной части нейрона. Показания: - нейронный выход. Определение значений ошибок выполняется в направлении от выходного слоя обратно к входному слою. Когда вычисляются ошибки, значение весов корректируется в соответствии с формулой.
Благодаря своему строению, он получает сведения от соседней клетки, преобразует в импульс, передает телу нейрона, где тот обрабатывается и предается далее аксону, предающему информацию другой клетки.
Последствия разрушения дендритов
Они хоть и после устранения условий, вызвавших нарушения в их построении, способны восстанавливаться, полностью нормализуя обмен веществ, но только если эти факторы недолго, незначительно воздействовали на нейрон, в противном же случае, части дендритов погибают, и так как не имеют возможности покинуть организм, накапливаются в их цитоплазме, провоцируя отрицательные последствия.
Обратный алгоритм распространения ошибок с импульсом
Алгоритм может быть представлен следующим образом. Производительность алгоритма заканчивается, когда достигается определенный пользователем уровень ошибок или определенное количество эпох. Наиболее часто упоминается большое количество итераций, необходимых для достижения ожидаемого результата и чувствительности к локальным минимумам функции ошибки. Это также зависит от правильно выбранной скорости обучения. Слишком небольшие результаты в длинных алгоритмах и слишком много могут вызвать колебания.
У животных это приводит к нарушению форм поведения, за исключением простейших условных рефлексов, а у человека может вызвать нарушения нервной системы.
Кроме того, рядом ученных доказано, что при слабоумии в пожилом возрасте и заболевание Альцгеймера у нейронов не отслеживаются отростки. Стволы дендритов внешне становятся похожи на обгоревшие (обугленные).
Тем не менее, существует метод увеличения темпов обучения без ущерба для качества обучения и с меньшей чувствительностью к местным минимумам. Это мгновенный метод распространения обратных ошибок. Модификация основного алгоритма заключается в добавлении члена, который действует как фактор инерции при изменении баланса. Это приводит к большей беглости и «пропуску» по локальным минимумам.
Модифицированная форма выглядит так. Это модель алгоритма распространения обратной ошибки. Из приведенной выше формулы видно, что основной элемент алгоритма не изменился. Видимый элемент инерции с коэффициентом. Это возникает путем вычисления разницы в весе и его соответствующего веса с предыдущей эпохи. Таким образом, каждое последующее изменение зависит от веса альфа от предыдущего значения веса.
Не менее важным является и изменения количественного эквивалента шипиков вследствие патогенных условий. Так как они признаны структурными компонентами межнейрональных контактов, то нарушения, возникающие в них, могут спровоцировать достаточно серьезные нарушениям функций мозговой деятельности.
Выбор структуры нейронной сети
Один из наиболее важных факторов, влияющих на производительность сети, таких как скорость обучения, частота ошибок, возможность обобщения, имеет хорошо подобранную структуру сети. К сожалению, нет определенных методов его определения. Часто даже кажущиеся схожие проблемы необходимо решать с другой структурой сети. Хотя количество нейронов на входных и выходных уровнях определяется по предположениям пользователя, количество скрытых слоев и нейронов в них не является очевидным. Методы оптимизации многослойных нейронных сетей были исследованы на протяжении многих лет.
Состоит из нейронов (специфических клеток, имеющих отростки) и нейроглии (она заполняет пространство между нервными клетками в ЦНС). Главное отличие между ними заключается в направлении передачи нервного импульса. Дендриты - этопринимающие ответвления, по ним сигнал идет к телу нейрона. Передающие клетки - аксоны - проводят сигнал от сомы к принимающим. Это могут быть не только отростки нейрона, но и мышцы.
Однако эта проблема не закрыта. До сих пор был разработан ряд алгоритмов, которые помогут создать оптимальную сеть. Их можно разделить на три группы: - методы роста, - методы сокращения, - дискретные методы оптимизации. Ни один из вышеперечисленных методов не идеален. Часто выбор одного зависит от типа проблемы, которую нужно решить.
Алгоритмы метода роста предполагают, что в начале процесса оптимизации структура сети должна быть как можно меньше. В последующих итерациях добавляются дополнительные нейроны, что должно повысить эффективность сети. Эта операция повторяется до достижения оптимальной точки. Типичными алгоритмами, действующими в соответствии с методом роста, являются: - алгоритм плитки, - создание динамических нейронов. Алгоритм плитки используется для построения нелинейной многослойной нейронной сети. Алгоритм включает добавление нейронов в структуру сети.
Виды нейронов
Нейроны бывают трех видов: чувствительные - воспринимающие сигнал из организма или внешней среды, моторные - передающие импульс к органам, и вставочные, которые соединяют между собой два других типа.
Нервные клетки могут отличаться по размеру, форме, ветвлению и количеству отростков, длине аксона. Результаты исследований показали, что ветвление дендритов больше и сложнее у организмов, стоящих выше на ступенях эволюции.
Каждый из первых нейронов в слое имеет специальную функцию. Он называется основным элементом. На основе результата элемента последнего добавленного слоя оценивается качество сети. Если качества недостаточно, к ней добавляются новые нейроны. Эта операция выполняется до тех пор, пока сеть не достигнет оптимальных параметров структуры. Алгоритм динамического нейронного творчества был разработан для оптимизации нелинейной сети с помощью одного скрытого слоя. Принцип работы очень похож на алгоритм плитки.
Курс алгоритма выглядит следующим образом: - создание исходной сети с нейронами в скрытом слое, - обучение сети с помощью алгоритма обратного распространения, - добавление нейрона к скрытому слою. Эти операции повторяются до тех пор, пока сеть не достигнет соответствующей структуры для решения конкретной задачи.
Отличия аксонов и дендритов
Какова же разница между ними? Рассмотрим.
- Дендрит нейрона короче передающего отростка.
- Аксон всего один, принимающих ответвлений может быть много.
- Дендриты сильно ветвятся, а передающие отростки начинают разделяться ближе к концу, образуя синапс.
- Дендриты истончаются по мере удаления от тела нейрона, толщина аксонов практически неизменна по всей длине.
- Аксоны покрыты миелиновой оболочкой, состоящей из липидных и белковых клеток. Она выполняет роль изолятора и защищает отросток.
Поскольку нервный сигнал передается в виде электрического импульса, клеткам необходима изоляция. Её функции выполняет миелиновая оболочка. Она имеет мельчайшие разрывы, способствующие более быстрой передаче сигнала. Дендриты - это безоболочечные отростки.
Алгоритмы сокращения так же часто используются, как методы роста. Они основаны на предположении, что последующие итерации уменьшают количество скрытых нейронов. Различают следующие методы: - методы чувствительности, - методы ковариационного анализа. На начальном этапе нейронная сеть характеризуется высокой структурной сложностью. Он сводится к оптимальной структуре. В методе чувствительности синаптические соединения удаляются, весы которых в наибольшей степени влияют на результат сети. Метод ковариационного анализа аналогичен описанному выше методу.
Синапс
Место, в котором происходит контакт между ответвлениями нейронов или между аксоном и принимающей клеткой (например, мышечной), называется синапсом. В нем может участвовать всего по одному ответвлению от каждой клетки, но чаще всего контакт происходит между несколькими отростками. Каждый вырост аксона может контактировать с отдельным дендритом.
Дискретные методы оптимизации
Проанализирована ковариационная матрица сигналов, генерируемых нейронами скрытого слоя. Количество значительно больших значений собственной матрицы определяет количество нейронов, которые должны находиться в скрытом слое. Дискретные алгоритмы оптимизации основаны на предположении, что процесс сетевого обучения и выбор архитектуры происходит одновременно. Фактор, который оценивается, является функцией, которая представляет качество сети. На следующих шагах сети выбираются так, чтобы максимизировать функцию качества.
Сигнал в синапсе может передаваться двумя способами:
- Электрическим . Это происходит только в случае, когда ширина синаптической щели не превышает 2 нм. Благодаря такому маленькому разрыву импульс проходит через него, не задерживаясь.
- Химическим. Аксоны и дендриты вступают в контакт благодаря разнице потенциалов в мембране передающего отростка. С одной ее стороны частицы имеют положительный заряд, с другой - отрицательный. Это обусловлено разной концентрацией ионов калия и натрия. Первые находятся внутри мембраны, вторые - снаружи.
При прохождении заряда увеличивается проницаемость мембраны, и натрий входит в аксон, а калий выходит из него, восстанавливая потенциал.
Сразу после контакта отросток становится невосприимчивым к сигналам, через 1 мс способен к передаче сильных импульсов, через 10 мс возвращается в исходное состояние.
Дендриты - этопринимающая сторона, передающая импульс от аксона телу нервной клетки.
Функционирование нервной системы
Нормальное функционирование нервной системы зависит от передачи импульса и химических процессов в синапсе. Не менее важную роль играет создание нервных связей. Способность к обучению присутствует у людей именно благодаря возможности организма формировать новые соединения между нейронами.
Любое новое действие на стадии изучения требует постоянного контроля со стороны мозга. По мере его освоения образуются новые нейронные связи, со временем действие начинает выполняться автоматически (например, умение ходить).
Дендриты - этопередающие волокна, составляющиепримерно треть всей нервной ткани организма. Благодаря их взаимодействию с аксонами люди имеют возможность обучаться.
