Главная страница
qrcode

Филиппов В.А. Нейросетевые решения на основе модели нейрона с многофазной памятью. Материалы XV международной конференции по нейрокибернетике202нейросетевые решения на основе модели нейрона с многофазной памятью


Скачать 301.44 Kb.
НазваниеМатериалы XV международной конференции по нейрокибернетике202нейросетевые решения на основе модели нейрона с многофазной памятью
АнкорФилиппов В.А. Нейросетевые решения на основе модели нейрона с многофазной памятью.pdf
Дата10.04.2018
Размер301.44 Kb.
Формат файлаpdf
Имя файлаFilippov_V_A_Neyrosetevye_reshenia_na_osnove_modeli_neyrona_s_mn
оригинальный pdf просмотр
ТипДокументы
#31966
Каталогtopic74058720_31299514

С этим файлом связано 7 файл(ов). Среди них: N_N_Ladygina-Kots_-_Iz_Otcheta_zoopsikhologicheskoy_laboratorii_, Cognitive_Psychology_3rd_Edition.pdf, Filippov_V_A_Neyrosetevye_reshenia_na_osnove_modeli_neyrona_s_mn, obyazatelno_k_prochteniyu_Grem_Kollingridzh_Tim_Blis_-1993.pdf, Mark_Turner_-_Death_is_the_mother_of_beauty_mind_metaphor_critic, Таблица - Цитоархитектонические поля Бродмана.doc, Essential_Neuroscience_Third_Edition_-_Siegel_Allan.pdf.
Показать все связанные файлы

Материалы XV Международной конференции по нейрокибернетике
202
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ НЕЙРОНА С
МНОГОФАЗНОЙ ПАМЯТЬЮ
В.А. Филиппов
ООО «Тюменское ассоциативных систем объединение», filippov-vadim@yandex.ru
In present clause model of neuron with several stages of memory formation is considered.
Введение
Моделирование нейронов, в последние десятилетия приобретает все большее значение. Этому способствуют два основных обстоятельства.
Первой причиной является то, что моделирование становится необходимым, а в ряде случаев наиболее эффективным методом исследования нейрона.
Сегодня все более ясным становится понимание того факта, что отдельная нервная клетка по сложности своей структуры и организации протекающих внутриклеточных процессов мало уступает сложности биологических нейронных сетей, элементом которых эта нервная клетка является. По выражению некоторых исследователей, нейрон сам по себе является гиперсистемой [1]. Нейрон имеет сложную внутреннюю организацию. В нем синтезируется порядка десяти тысяч различного рода белков. В сигнальном пути между клетками используются десятки видов медиаторов, причем количество известных трансмиттеров постоянно увеличивается. При этом нервные клетки могут образовывать синапсы различной топологии, часто формируя гломерулы [2].
Серия биохимических реакций, связанных с обработкой сигнала нейроном, включая потенциал действия с определенной частотой, формирование кальциевого микродомена в аксонной терминали, выброс медиатора и его диффузия через синаптическую щель, вызванные постсинаптические потенциалы, синтез новых рецепторов и др. – все эти явления с разной временной продолжительностью обеспечивают развертывание в сопряженных нейронах процесса формирования и консолидации следа памяти. А с различными фазами этого
процесса
связаны
функции
нейрона,
существенно важные для успешного
выполнения им роли основного элемента
нейронных
сетей,
обеспечивающих
реализацию
различных
когнитивных
процессов.
Второй причиной, определяющей актуальность развития моделирования нервных клеток, является то, что модель нейрона является базовым компонентом для построения искусственных нейронных сетей (ИНС).
Развитие парадигмы ИНС началось с предложенной в 1943 г. У. С. Мак-
Каллоком и У. Питтсом модели нейрона- интегратора (нейрон Мак-Каллока и Питтса
-MCP). Возможности MCP-нейрона как элемента когнитивных систем были связаны с реализацией в сетях на его базе всех основных видов логических функций.
В то же время в модели MCP были выделены существенные недостатки:
- отсутствие появления и сохранения изменений нейрона под влиянием входной стимуляции – памяти и обучения;
- отсутствие модуляции потенциалов по их величине, частоте или продолжительности;
- отсутствие математических алгоритмов оптимального подбора весов.
В рамках работы над устранением этих недостатков на основе модели MCP- нейрона позднее было разработано целое семейство моделей простых формальных нейронов. В то же время им остался присущ ряд существенных недостатков:
− отсутствие моделирования цикла явлений, связанных с постепенным формированием следа памяти (каскада фаз формирования памяти);
− отсутствие различных активирующих и различных тормозящих медиаторов и разнообразия видов межклеточных

3-й СИМПОЗИУМ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРАМ
203
соединений и межклеточного взаимодействия, что мешает строить различные управляющие контуры в искусственных когнитивных системах;
− отсутствие модели генетического регулирования развития клетки.
Методы
Работа выполнена на основе компьютерного моделирования с помощью разработанной программной инструментальной среды
«ТАСО-
Нейроконструктор». В модели нейрона с многофазной памятью
«ТАСО-2005» моделируется процесс консолидации следа памяти, включающий в себя краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные фазы формирования памяти, причем более краткосрочные фазы служат основой для формирования более долгосрочных. При этом с каждой из фаз формирования памяти связаны важные когнитивные способности нейросетей, элементами которых являются эти нейроподобные элементы.
С краткосрочными фазами памяти, привязанными, главным образом, к явлениям фасилитации и формирования кальциевого микродомена в аксонной терминали, диффузии медиатора и его взаимодействия с рецепторами постсинаптической мембраны, связано обеспечение перевода активации с одной клетки на другую. Со среднесрочными событиями, такими, как фосфорилирование постсинаптических рецепторов и формирование постсинаптических потенциалов, связаны некоторые способности сетей к логическим выводам, пониманию контекстуальных значений и т.п. Наконец, долгосрочное запоминание обеспечивается моделированием структурных изменений в виде синтеза рецепторов различных медиаторов, а также моделированием структурных изменений в аксонной терминали пресинаптического нейрона. Модель нейрона «ТАСО-2005» является отсековой и составляется как совокупность моделей дендритов, сомы и аксонных терминалей. В целом модель представляет собой систему из немногим более чем тридцати уравнений, описывающих эти процессы.
Полученные результаты.
Моделирование каскада биохимических
реакций, обеспечивающих обработку
сигналов нейроном и формирование
следа памяти
Рассмотрим на основе модели нейрона «ТАСО-2005» в среде «ТАСО
Нейроконструктор» результаты моделирования обучения согласно правилам Хэбба.
Для иллюстрации правил Хэбба нам достаточно построить сеть из трех нейронов. Нейроны 1 и 2 являются рецепторными нейронами, которые генерируют потенциалы действия в ответ на ввод соответствующего символа (в данном случае 1 и 2) в окне чата диалога с сетью. Оба они имеют связи с нейроном 3.
Нейрон 3 является моторным нейроном, выводя, в случае генерации им потенциала действия, в качества ответа сети в окне диалога соответствующий символ (3).
Перед началом обучения и нейрон 1, и нейрон 2 имеют слабые связи с нейроном
3: аксоны обоих этих нейронов выбрасывают малое количество медиатора; постсинаптические мембраны дендритов нейрона 3 имеют небольшое число глутаматных рецепторов НМДА и вовсе не имеют АМПА-рецепторов; как следствие,
ВПСП в дендритах нейрона 3 очень мал и не способен привести к генерации серии разрядов или даже одиночного потенциала действия нейрона 3. Именно поэтому, если мы однократно активируем вводом символа
«1» нейрон 1, то, хотя небольшое количество медиатора и выделится в синаптическую щель, мы не получим потенциала действия нейрона 3.
Попробуем ввести символ 1, активирующий нейрон 1 два, три, четыре и пять раз подряд. При продолжающейся активации нейрона 1 в его аксонной терминали моделируется накопление кальция, который не успевает быть полностью выведен из терминали до подхода нового ПД из сомы нейрона 1 – аксонная фасилитация. Соответственно,

Материалы XV Международной конференции по нейрокибернетике
204
уровень фасилитации возрастает в зависимости от продолжительности непрерывной активации нейрона
1.
Явления фасилитации не было при однократной активации нейрона 1, так как кальций при перерыве в генерации ПД довольно быстро выводится из аксона.
Повышение уровня фасилитации, наряду со значением частоты потенциалов действия нейрона в течение такта, обусловливает увеличение выброса медиатора данным нейроном в синаптическую щель.
Фасилитация в модели «ТАСО-2005» - событие с небольшим временем жизни, одна из основ краткосрочных фаз памяти, но ее значение для проведения сигнала между клетками весьма велико.
Несмотря на увеличение выброса медиатора, количество событий медиаторно-рецепторного соединения в эксордиуме дендрита нейрона 3, образующего синапс с аксоном нейрона 1 вначале остается неизменным, так как неизменно количество НМДА рецепторов не постсинаптической мембране нейрона.
В то же время, хотя количество событий медиаторно-рецепторного соединения остается неизменным, величина положительных вызванных постсинаптических потенциалов (ВПСП) в дендрите нейрона во время каждой из серии потенциалов действия нейрона 1 со все увеличивающейся продолжительностью
(с 1 до 5 тактов подряд) также увеличивается, так как при непрерывном совершении событий медиаторно- рецепторных соединений в дендрите моделируется фосфорилирование рецепторов и накопление остаточного
ВПСП. С этими процессами в модели нейрона «ТАСО-2005» связывается понятие среднесрочных фаз формирования памяти.
После получения от нейрона 1 медиатора на протяжении 5 тактов работы сети подряд величина ВПСП в нейроне 3 достигает величины в 13 условных единиц и превышает порог нейрона 3, вызывая генерацию первого потенциала действия этого нейрона.
В том случае, если в каком-либо дендрите возникает положительный ВПСП, который приводит к генерации этим нейроном потенциала действия с какой- либо частотой, в модели нейрона «ТАСО-
2005» происходит синтез новых молекул- рецепторов медиатора, вызвавшего соответствующий ВПСП, и их встраивание в постсинаптическую мембрану всех тех и только тех дендритов, в которых присутствует положительный ВПСП [3].
Подчеркнем, что новые рецепторы встраиваются и в те дендриты данного нейрона, ВПСП в которых слишком мал для самостоятельного вызова
ПД, естественно, при условии, что ПД нейрона все же был вызван суммой всех ВПСП в дендритах данного нейрона. В данном случае моделируется синтез новых глутаматных АМПА-рецепторов. В модели нейрона «ТАСО-2005» также моделируется синтез различных рецепторов ГАМК, которая обычно выполняет роль тормозного медиатора, но для иллюстрации правил Хэбба данные процессы не требуется описывать.
Так как количество рецепторов.
воспринимающих
медиатор,
на
постсинаптической мембране нейрона 3
после генерации им первого потенциала
действия резко возрастает, то теперь
уже даже единичного выброса медиатора
нейроном 1, без аксонной фасилитации
нейрона 1, оказывается достаточным,
чтобы обеспечить такой уровень ВПСП в
связанном с аксоном нейрона 1 дендрите
нейрона 3, который сразу же вызывает
потенциал
действия
нейрона
3.
Моделируемый синтез молекул-рецепторов медиатора происходит после каждого потенциала действия. После синтеза
рецепторов проведение возбуждения по
связи между первым и третьим нейронами
существенно облегчилось в результате
структурного
изменения
клетки:
увеличения
количества
молекул-
рецепторов,
связывающихся
с
выбрасываемым
медиатором.
Таким
образом, произошло обучение связи. В модели «ТАСО-2005» время жизни АМПА- рецепторов на постсинаптической мембране довольно велико, а структурные изменения клетки рассматриваются в качестве основы долговременной памяти,

3-й СИМПОЗИУМ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ И НЕЙРОКОМПЬЮТЕРАМ
205
хотя моделируется и медленный распад рецепторов – забывание.
Покажем теперь, как потенцированная связь между нейроном 1 и
3 может обеспечить достаточное для вызова ПД в нейроне 3 усиление связи от нейрона 2 к нейрону 3 в результате генерации нейроном 2 всего лишь единичного потенциала действия.
В начале обучения связи от нейрона
2 к нейрону 3 и аксон нейрона 2, и образующий с ним синапс дендрит нейрона
3 имеют те же самые параметры, что имела связь от нейрона 1 к нейрону 3 до обучения. Поэтому если мы однократно активируем вводом символа 2 нейрон 2, то выброшенные из аксона этого нейрона 2,6 условные единицы медиатора не приведут к генерации ПД в нейроне 3. Фасилитация при однократном потенциале действия возникать не успевает. Соответственно, положительный ВПСП в дендрите нейрона
3, имеющем синапс с аксоном нейрона 2, слишком мал, чтобы превысить порог нейрона 3 .
Активируем теперь последовательно нейрон 1 на 48 такте работы системы) и нейрон 2 на 49 такте. Выброс медиатора нейроном 1 в результате одиночного потенциала действия теперь сразу же приводит к генерации потенциала действия нейроном 3. Аксон нейрона 2 по-прежнему выбрасывает 2,6 условные единицы медиатора и, как и раньше, вызывает в дендрите нейрона 3, имеющем синапс с нейроном 1, слишком слабый ВПСП для самостоятельного превышения порога нейрона 3 . Но ПД в нейроне 3 вызван нейроном 1. В нейроне 3 происходит синтез молекул рецепторов медиатора (АМПА).
Но теперь вновь синтезированные молекулы встраиваются как в дендрит нейрона 3, имеющий синапс с нейроном 1, так и в дендрит нейрона 3, имеющий синапс с нейроном 2, так как в нем также присутствует хоть и меньший, но ВПСП. В эти два дендрита нейрона 3 встраивается различное количество рецепторов, пропорционально уровню ВПСП .
Теперь встроенных в постсинаптическую мембрану дендрита нейрона 3, имеющего синапс с нейроном 2, рецепторов медиатора оказывается достаточно, чтобы в том случае, если мы снова активируем на 55 такте работы сети уже только один нейрон 2 (то есть при выбросе медиатора аксоном нейрона 2 в результате его одиночного ПД, без разряда нейрона 1), самостоятельно сформировать такой ВПСП в дендрите нейрона 3, имеющем синапс с аксоном нейрона 2, который вызывает ПД в нейроне 3 [4].
На основе описанной модели нейрона построены сети распознавания текстовых объектов, вербовки нейрона из пула резерва для его использования в качестве афферентно-инвариантного нейрона – вершины текстового объекта, сетевой ассоциативный континуум с ветвлением ассоциаций и учетом семантического контекста.
Выводы
Важнейшей особенностью биологически правдоподобного моделирования обработки сигналов нейроном следует признать отражение в модели нейрона биохимического каскада событий, связанных с постепенным формированием следа памяти в клетке - краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных фаз памяти.
Список литературы
1. Савельев А.В. На пути к общей теории нейросетей.
К вопросу о сложности //
Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2006.
- № 4-5. – С. 4-14.
2. Бамбиндра В.П., Брагина Т.А., Ионов И.П.,
Нуртдинов Н.Р. Структура и модели нейронных комплексов головного мозга. – Л.: Наука, 1988. – С.
22.
3. Wang Z., Edwards J.G., Riley N., Provance
D.W., Karcher R., Li X., Davison I.G., Ikebe
M, Mercer J.A., Kauer J.A., Ehlers M.D.
Myosin Vb
Mobilizes Recycling Endosomes and AMPA Receptors for Postsynaptic Plasticity //
Cell . – 2008. – 31 October
. - Volume 135, Issue 3. – P. 535-548.
4. Нейрон. Обработка сигналов. Пластичность.
Моделирование: Фундаментальное руководство.
Под редакцией Соколова Е.Н., Филиппова В.А.,
Черноризова А.М. – Тюмень: Издательство
Тюменского государственного университета, 2008. –
С. 512-527.

перейти в каталог файлов


связь с админом