Artificial neural network with modulation of synaptic coefficients


Cite item

Full Text

Abstract

The model of neural network based on artificial neuron with dynamic synaptic weights was constructed. As main model processes for changing the synaptic weights were chosen: weakening of a synaptic weight in the absence of synapse stimulation, and modulation of synapse with synchronous irritation of some other synaptic junction.

About the authors

Maxim N Nazarov

National Research University of Electronic Technology

Email: Nazarov-Maximilian@yandex.ru
Assistant, Dept. of Higher Mathematics – 1. 5, Proezd 4806, Moscow, Zelenograd, 124498, Russia

References

  1. Голубев Ю. Ф. Нейронные сети в мехатронике // Фундамент. и прикл. Матем., 2005. Т. 11, № 8. С. 81–103.
  2. Wasserman P. D. Neural Computing, theory and practice. New York: Van Nostrand Reinhold, 1989.
  3. Kohonen T. Self-Organizing Maps. Third extended edition / Springer Series in Information Sciences. Vol. 30. Berlin: Springer-Verlag, 2001. xx+501 pp.
  4. Hodgkin A. L., Huxley A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Physiol., 1952. no. 4. Pp. 500–544.
  5. Майоров В. В., Мышкин И. Ю. Математическое моделирование нейронной сети на основе уравнений с запаздыванием // Матем. моделирование, 1990. Т. 2, № 11. С. 64–76.
  6. Дунаева О. А. Принципы построения слоистых нейронных сетей на основе импульсных нейронов // Модел. и анализ информ. систем., 2011. Т. 18, № 2. С. 65–76.
  7. Коновалов Е. В. Задача адаптации обобщенного нейронного элемента // Модел. и анализ информ. систем., 2012. Т. 19, № 1. С. 69–83.
  8. Han J.-H., Kushner S. A., Yiu A. P., Cole C. J., Matynia A., Brown R. A., Neve R. A., Guzowski J. F., Silva A. J., Josselyn S. A. Neuronal Competition and Selection During Memory Formation // Science, 2007. Vol. 316, no. 5823. Pp. 457–460.
  9. Antonov I., Antonova I., Kandel E. R., Hawkinssend R. D. Activity-Dependent Presynaptic Facilitation and Hebbian LTP Are Both Required and Interact during Classical Conditioning in Aplysia // Neuron, 2003. Vol. 37, no. 1. Pp. 135–147.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».