От модели формального нейрона к импульсному нейрону

В статье показан переход о модели формального нейрона к нашей. При этом по факту сначала была разработана наша модель нейрона, поэтому содержимое статьи следует воспринимать как список принципиальных, на мой взгляд, отличий, а не этапы постепенного развития модели.

Добрый день.

А вы не могли бы по простому, "на пальцах" объяснить отличие вашей модели от классической.
А то я прочитал, и не все понял. Нейрон разбиваетcя на участки мембраны, ее пороговая функция(мембраны) зависит
также и от средних величин по всем участкам мембраны, существуют некие обратные связи внутри самого нейрона.
Да , и кстати , а разве классический нейрон не импульсный? 0 или 1 на выходе.?

была ли главной задача построить модель, воспроизводящую некоторые особенности живого нерона?
каково практическое применение и результаты?


спасибо

Я прошу прощения за небольшую задержку с ответом длительностью в месяц. Конец года выдался несколько неадекватным.

Смотря что мы имеем в виду, говоря о классическом нейроне. Если речь идет о формальном, то на выходе у него не 0 или 1, а некоторая величина из интервала значений функции активации. Ну и наша модель радикально отличается, т.к. добавляется интегрирование сигналов по времени, причем в каждом "участке" мембраны.

Если сравнивать с моделями типа порогового интегратора (Integrate-And-Fire), то они по сути как раз импульсные, а отличие в том, что наша модель позволяет описывать структуру дендритного дерева.

Изначально, основная идея состояла в том, чтобы получить возможность описывать нейрон опираясь на его "макрохарактеристики" (размер, соотношение длин дендритов и т.п.). Т.е. описывать реальные нейронные сети, структуру которых мы знаем, но снятых характеристик для настройки биофизических моделей у нас нет. Причем проводить настройку только структурно, не подбирая параметры отдельных элементов нейрона, а меня число участков мембраны (дендритов и элементов сомы для изменения инерционных свойств) и число входных преобразователей (синапсов) для изменения эффективности связей (веса).

А дальше уже возникли идеи, что можно было бы использовать модель для описания нейросетей которые могут изменяться онлайн - отращивать дендриты для приема информации от новых сенсорных каналов и т.п.

Удалось промоделировать некоторые простые биологические нейронные структуры, сделать регулятор на их основе, который адаптируется путем изменения числа параллельных слоев сети (т.е. структура нейросети перестраивается блоками онлайн). Также получилось синтезировать модели запоминания статической и динамической информации путем, опять же, добавления новых дендритов (и самих нейронов) в уже работающую сеть. Но по последнему пункту еще много работы.

Если говорить только о модели нейрона, то хочется
1) Как максимум - интегрировать в полученное описание структуры нейрона классические модели (т.е. получить некую модель-конструктор).
2) Как минимум - интегрировать в модель отдельные классические модели (например модели синаптической передачи) и посмотреть что изменится.

Удалось ли создать модель-конструктор?

Идея не похоронена, но пока не было подходящих проектов, чтобы этим заняться.
Сама наша с Романовым модель - есть и позволяет собирать из кусочков дендритные деревья. Но она была и раньше.
Сейчас реанимирую как раз синапс Хебба для нее. А также мою реализацию идей Емельянова-Ярославского для нашей модели.
IaF есть, но как самостоятельная модель (и соответственно без синапса).
К сожалению интеграция разных моделей в контейнер это не чисто техническая работа. :(

А есть возможность немного рассказать о проектах, в которых планируете вернуться к развитию модели? Для общего представления куда и как развивается отечественная нейроморфная информатика.