Искусственная нейронная сеть с модуляцией коэффициентов синапсов


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Построена модель нейронной сети на основе искусственного нейрона с динамическими весовыми коэффициентами. В качестве основных процессов, изменяющих весовые коэффициенты нейронов, были выбраны: ослабление связи при длительном отсутствии раздражения на входе, а также усиление или ослабление входной связи синхронным раздражением со стороны другого входа.

Об авторах

Максим Николаевич Назаров

Национальный исследовательский университет «МИЭТ»

Email: Nazarov-Maximilian@yandex.ru
ассистент, каф. высшей математики – 1 Россия, 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, 5

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Самарский государственный технический университет, 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».