371 (14)

Badanie tkanki nerwowej pod kątem funkcji realizowanych pr/ez poszczególne neurony jest bardzo trudne, dlatego wiedza w tym zakresie jest częściowa i w dużej mierze oparła o symulacje matematyczne.

Najpopularniejsze są badania modeli, w których częstotliwość wyjścia jest wyliczana jako przekształcona nieliniowo suma ważona wejść:

r=FjLmjr ♦    ~ ♦ ^w,/r ♦ . h*(w

gdz>e: /** -    wyjkw./^* - częflotlłwott i-*go wejfcta. w_t - dli i-icfo wejteu.

- aaelimou* prnckt/ulcwnc

Przekształcenie nieliniowe ma na celu ograniczenie maksymalnej możliwej częstotliwości wyjścia do zadanej wartości maksymalnej (1000 Hz w układzie rzeczywistym) i za modelowanie progu pobudliwości. powy2ej którego pojawia się jakakolwiek odpowiedź na wyjściu. Należy jednak zaznaczyć, że badania, szczególnie w dziedzinie uczenia sztucznych sieci neuronowych, prowadzi się, wykorzystując również różne inne funkcje nieliniowe daleko odbiegające od prawdopodobnej funkcji rzeczywistej. Należy także podkreślić, że wprowadzenie wag dla poszczególnych wejść ujednolica nam wejścia pobudzające i hamujące, gdyż wejścia hamujące to w tym modelu takie wejścia, które mają po prostu ujemną wagę oddziaływania.

Sieci zorganizowane

Przykładem sieci zorganizowanej do wykonywania konkretnego zadania jest sieć neuronalna siatkówki oka. dokonująca wstępnej obróbki bardzo dużej ilaści informacji docierającej w każdym ułamku sekundy z około 140 min pręcików i 7 min czopków. Pó tym wstępnym przetworzeniu jest ona transportowana do mózgu za pomocą około I min włókien nerwowych. Duża złożoność lego układu jak również subtelna struktura anatomiczna powodują, że trudno poddaje się ona badaniu naukowemu. Stosunkowo dobrze poznanym fragmentem działania sieci ncuronalnej siatków ki jest proces wyodrębniania konturów za pomocą mechanizmu hamowania obocznego. Sposób, w jaki oko poprawia sobie ostrość widzenia konturów, przedstawiony zostanie w pierwszym przybliżeniu za pomocą modelu wykorzystującego neurony formalne, czyli za pomocą funkcji logicznych. Na rycinie 14.22 przedstawiono warstwę receptorów reagujących na światło Receptor może być w dwóch stanach: 0 - brak światła i I - jest światło. Pod receptorami leży warstwa neuronów, których wyjście jest w stanic I. jeśli leżący odpowiednio nad nim receptor jest w stanic I. a przynajmniej jeden z jego sąsiadów jest w stanie 0. Neuron taki zostanie w zbudzony tylko wtedy, gdy będzie leżał na granicy ośw ietlenia. Zakładając, że każdy z tych neuronów ma 1 wejście pobudzające p oraz 2 wejścia hamujące A, i k₂ pochodzące od sąsiadów, wykonywaną przez niego funkcję logiczną można zapisać następująco:

y * p a A, a h_:    (14.7)

371