Вход дендрит выход аксон вход аксон выход дендрит

Нейронные сети

Нейронные сети – это современный тренд, применяемый в науке и технике. С их помощью улучшаются программы и создаются целые системы, способные автоматизировать, ускорять и помогать в работе человеку. Основная урбанистическая цель – научить систему самостоятельно принимать решения в сложных ситуациях так, как это делает человек.

Биологические нейронные сети

Многое из того, что человечество желает достичь искусственно, уже сделано природой. Человеческий мозг наделен великолепной нейронной сетью, изучение которой ведется и по сей день. Генетически, биологические нейронные сети устроены довольно сложно и человеку без соответствующей технической подготовки будет сложно понять процесс работы естественной нейросети.

В упрощённой трактовке можно сказать так: биологическая нейронная сеть это та часть нервной системы, что находится в мозге человека. Совокупность нейронов и сети позволяет нам думать, принимать решения и воспринимать окружающий мир. Биологический нейрон – клетка, основные составляющие которой: ядро, отростки, тела и иные компоненты для тесной связи с тысячами нейронов. По этой связи передаются электрохимические импульсы, приводящие нейронную сеть в состояние спокойствия или возбуждения. Например, перед сдачей экзаменов или другим важным событием, порождается импульс и распространяется по всей нейронной сети в головном мозге, проводя сеть в состояние возбуждения. Затем, по нервной системе передается это состояние другим органам, что приводит к учащению сердцебиения, частому морганию ресниц и прочим проявлениям волнения.

По упрощенной теории естественной нейросети рассмотрим составляющие нейрона. Состоит он из тела клетки и ядра. К телу относится множество ответвлений, называемых дендритами. Длинные дендриты называться Аксонами. С их помощью проходит связь между нейронами с помощью синапсов (места контакта двух нейронов, по которым проходит импульс). В этом случае можно уловить закономерность. На дендрит приходит сигнал (значит это вход), по аксону (выход) передается на другую нейронную клетку. В точке синаптической передачи импульса, его частота и амплитуда может изменяться (переменные составляющие сложного уравнения, влияющие на состояние сигнала). Примерно так работает естественная нейросеть в голове каждого человека. В таком случае, почему бы не создать искусственную нейросеть наподобие естественной, откинув биологическую составляющую. Дендрит будет выступать в роли входа, аксон – выход, тело нейрона в виде сумматора, а кодом, состоящим из 0 и 1 можно регулировать частоту, импульс сигнала, перед подачей на сумматор в разделе «Веса». Это основная составляющая нейрона. В целом, математическую и графическую модель нейрона можно записать так.

Нарисовать и представить алгоритм работы можно с помощью абстрактной схемы. Есть несколько методов представления схем нейронных сетей, но для наглядности проще будет использовать кружки со стрелками.

Изучив основные аспекты, можно дать определение искусственной нейронной сети – это построенная по математическим правилам модель естественной нейросети, которая воплощена в жизнь с помощью программных и аппаратных составляющих.

История нейронных сетей

Развитие искусственной нейросети началось с появлением электронно-вычислительных машин (ЭВМ) в конце 1940 года. В это время, канадский физиолог и нейропсихолог Дональд Хебб создал алгоритм нейронной сети, и заложил принципы его работы в ЭВМ. Затем, важными точками в развитии искусственных нейросетей были такие даты: 1. 1954 год – на рабочей ЭВМ впервые на практике применили нейросеть. 2. 1958 год – американским ученым по нейрофизиологии и искусственного интеллекта, Фрэнком Розенблаттом был разработан алгоритм распознавания образов и предоставлено его краткое изложение для общественности. 3. 1960 год – ЭВМ не могла должным образом из-за слабых мощностей выполнять сложные задачи, возложенные на нее, поэтому интерес к технологии немного угас. 4. За двадцатилетний период полным ходом шла «компьютеризация», и мощности тогдашних компьютеров хватило, чтобы вновь разжечь интерес к нейросетям. В 1980 году появилась система с механизмом обратной связи и начались разработки алгоритмов по самообучению. 5. Спустя следующие 20 лет, мощности компьютеров выросли настолько, что в 2000 году ученые-исследователи смогли применять нейросети во многих сферах. Появились программы распознавания речи, имитация зрения, когнитивного восприятия информации. Нейросеть, машинное обучение, робототехника, компьютеризация стали частью нечто большего, под названием «искусственный интеллект».

Типы нейронных сетей

За период развития, нейронные сети поделились на множество типов, которые переплетаются между собой в различных задачах. На данный момент сложно классифицировать какую-либо сеть только по одному признаку. Это можно сделать по принципу применения, типу входной информации, характеру обучения, характеру связей, сфере применения. 

Нейронная сеть	Принцип применения	Обучение с учителем (+) или без(-) или смешанное (с)	Сфера применения
Перцептрон Розенблатта	Распознание образов, принятие решений, прогнозирование, аппроксимация, анализ данных	+	Практически любая сфера применения, кроме оптимизации информации
Хопфилда	Сжатие данных и ассоциативная память	—	Строение компьютерных систем
Кохонена	Кластеризация, сжатие данных, анализ данных, оптимизация	—	Финансы, базы данных
Радиально-базисных функций (RBF-сеть)	Принятие решений и управление, аппроксимация, прогнозирование	с	Управленческие структуры, нейроуправление
Свёрточная	Распознание образов	+	Обработка графических данных
Импульсная	Принятие решение, распознавание образов, анализ данных	с	Протезирование, робототехника, телекоммуникации, компьютерное зрение

Про то, что такое обучение с учителем, написано в следующем разделе. Каждая сеть имеет свои характеристики, которые можно применять в том или ином случае. Рассмотрим более подробно два типа сетей, которые для множества производных типов нейросетей являются практически первоисточниками.

Сверточные

Один из популярнейших типов сети, часто используемый для распознавания той или иной информации в фотографиях и видео, обработке языка, системах для рекомендаций. Основные характеристики: 

1. Отличная масштабируемость – проводят распознания образов любого разрешения (какое бы не было оно большое).
2. Использование объемных трехмерных нейронов – внутри слоя, нейроны связаны малым полем, именуемы рецептивным слоем.
3. Механизм пространственной локализации – соседние слои нейронов связаны таким механизмом, за счет чего обеспечивается работа нелинейных фильтров и охват все большего числа пикселей графического изображения.

Идея сложной системы этого типа нейросети возникла при тщательном изучении зрительной коры, которая в больших полушариях мозга отвечает за обработку визуальной составляющей. Основной критерий выбора в пользу сверточного типа – она в составе технологий глубокого обучения. Схожий тип с перцептроном, но разница в том, что здесь используется ограниченная матрица весов, сдвигаемая по обрабатываемому слою, вместо полносвязной нейронной сети.

Рекуррентные

Этот тип нейросети, в котором связи между элементами могут обрабатывать серии различных событий во времени или работать с последовательными цепочками в пространстве. Такой тип часто применяют там, где что-то целое разбито на куски. Например, распознавание речи или рукописного текста. От нее пошло множество видов сетей, в том числе Хопфилда, Элмана и Джордана.

Обучение нейронной сети

Один из главных и самый важный критерий – возможность обучения нейросети. В целом, нейросеть – это совокупность нейронов, через которые проходит сигнал. Если подать его на вход, то пройдя через тысячи нейронов, на выходе получится неизвестно что. Для преобразования нужно менять параметры сети, чтобы на выходе получились нужные результаты.

Входной сигнал изменить нельзя, сумматор выполняет функцию суммирования и изменить что-то в нем или вывести из системы не выйдет, так как это перестанет быть нейросетью. Остается одно – использовать коэффициенты или коррелирующие функции и применять их на веса связей. В этом случае можно дать определение обучения нейронной сети – это поиск набора весовых коэффициентов, которые при прохождении через сумматор позволят получить на выходе нужный сигнал.

Такую концепцию применяет и наш мозг. Вместо весов в нем используются синопсы, позволяющие усиливать или делать затухание входного сигнала. Человек обучается, благодаря изменению синапсов при прохождении электрохимического импульса в нейросети головного мозга.

Но есть один нюанс. Если же задать вручную коэффициенты весов, то нейросеть запомнит правильный выходной сигнал. При этом вывод информации будет мгновенным и может показаться, что нейросеть смогла быстро обучиться. И стоит немного изменить входной сигнал, как на выходе появятся неправильные, не логические ответы.

Поэтому, вместо указания конкретных коэффициентов для одного входного сигнала, можно создать обобщающие параметры с помощью выборки.

С помощью такой выборки можно обучать сеть, чтобы она выдавала корректные результаты. В этом моменте, можно поделить обучение нейросети на обучение с учителем и без учителя.

Обучение с учителем

Обучение таким способом подразумевает концепцию: даете выборку входных сигналов нейросети, получаете выходные и сравниваете с готовым решением.

Как готовить такие выборки:

1. Для опознавания лиц создать выборку из 5000-10000 фотографий (вход) и самостоятельно указать, какие содержат лица людей (выход, правильный сигнал).
2. Для прогнозирования роста или падения акций, выборка делается с помощью анализа данных прошлых десятилетий. Входными сигналами могут быть как состояние рынка в целом, так и конкретные дни.

Учителем не обязательно выступает человек. Сеть нужно тренировать сотнями и тысячами часов, поэтому в 99% случаев тренировкой занимается компьютерная программа.  

Обучение без учителя

Концепция состоит в том, что делается выборка входных сигналов, но правильных ответов на выходе вы знать не можете.

Как происходит обучение? В теории и на практике, нейросеть начинает кластеризацию, то есть определяет классы подаваемых входных сигналов. Затем, она выдает сигналы различных типов, отвечающие за входные объекты.

Сколько нейронным сетям еще до человеческого мозга?

В некоторых аспектах, нейронная сеть уже превосходит человеческий мозг – это запоминание информации и быстродействие, ее обработка. Однажды запомнив данные, нейросеть навсегда отложит их в своей памяти.

Что касается качества обработки информации, то нейросеть еще не дотягивает до уровней человеческого мозга. С каждым годом, этот показатель улучшается, но достичь или превзойти человека – вопрос на десятилетия продуктивного труда. Несовершенство нейронной сети тоже играет немаловажную роль. Типов сети сделано достаточно много и каждый отвечает за тот или иной аспект деятельности. Естественная нейросеть – одна и она взаимодействует как единый механизм, чего на практике достичь искусственно очень и очень тяжело.

Почему нейронные сети стали так популярны именно сейчас

Все дело в мощностях вычислительной техники. Сегодня, из сотен или тысяч компьютеров можно создать сеть с огромной вычислительной мощностью, которая позволяет решать задачи, ранее не доступные ученым. Например, моделировать вселенную или использовать распознавание речи, получить быстрый ответ на любой заданный вопрос.

Применение нейронных сетей

Исследовательские университеты, корпоративные гиганты, обучающие центры – применение нейросетей затронуло практически каждый аспект жизни человека.

Поисковые системы

Яндекс и Google не первый год используют нейронные сети для обучения собственный поисковых систем, делая их «умнее». Они адаптируются под конкретного пользователя, узнают о его предпочтениях и выдают максимально релевантные результаты. Тот же принцип применяется и в контекстной и таргетированной рекламе.

Голосовые ассистенты

Системы распознавания речи достигли такого уровня, что позволяют распознать вопрос и предоставить информацию по нему, или выполнить ту или иную функцию. Эти голосовые ассистенты внедряются в технику, поэтому мы можем голосом попросить включить медленную музыкальную композицию, притушить свет в комнате, открыть окно на проветривание и поставить таймер на приготовление еды в мультиварке.

Автономное управление автомобилем

Управление без участия водителя – это уже реальность сегодняшнего дня. Благодаря нейронной сети, что входит в комплекс систем автономного управления, автомобиль может передвигаться в автоматическом режиме, соблюдая все правила дорожного движения.

Фотофильтры

Работа с графикой – самое популярное направление нейросети. С ее помощью можно накладывать множество фильтров на фото и видео, используя дополнительную реальность. Еще, множество фотографий можно прогонять через специальные приложения, чтобы получить на выходе эффекты молодости, старения, смены пола и прочие прелести вполне качественного автоматического фотошопа.

Заключение

Искусственные нейронные сети – технология, что уже позволяет приниматься человечеству за задачи, на решение которых ушли бы тысячелетия. Это перспективная и востребованная ветвь развития науки и техники, которая будет популярна на протяжении многих лет.

Содержание

• Различные классы нейронов: большое разнообразие
• Структура нейрона
• Типы нейронов
• 1. По передаче нервного импульса
• 1.1. Пресинаптический нейрон
• 1.2. Постсинаптический нейрон
• 2. По своему назначению
• 2.1. Сенсорные нейроны
• 2.2. Моторные нейроны
• 2.3. Интернейроны
• 3. По направлению нервного импульса
• 3.1. Афферентные нейроны
• 3.2. Эфферентные нейроны
• 4. По типу синапса
• 4.1. Возбуждающие нейроны
• 4.2. Тормозящие нейроны
• 4.3. Модулятор нейронов
• 5. По нейротрансмиттеру
• 5.1. Серотонинергические нейроны
• 5.2. Дофаминергические нейроны
• 5.3. ГАМКергические нейроны
• 5.4. Глутаматергические нейроны
• 5.5. Холинергические нейроны
• 5.6. Норадренергические нейроны
• 5.7. Вазопрессинергические нейроны
• 5.8. Окситокиненергические нейроны
• 6. По внешней морфологии
• 6.1. Униполярные или псевдоуниполярные нейроны
• 6.2. Биполярные нейроны
• 6.3. Мультиполярные нейроны
• 7. Другие типы нейронов.
• 7.1. Зеркальные нейроны
• 7.2. Пирамидные нейроны
• 7.3. Нейроны Пуркинье
• 7.4. Нейроны сетчатки
• 7.5. Обонятельные нейроны
• 7.6. Нейроны в корзине или корзине
• В заключение

Обычно нейроны называют базовыми единицами, которые вместе образуют нервную систему и мозг, входящий в нее, но правда в том, что существует не только один класс этих микроскопических структур: их много. типы нейронов с разными формами и функциями.

Различные классы нейронов: большое разнообразие

Человеческое тело состоит из 37 триллионов клеток. Многие клетки нервной системы являются глиальные клетки, которых на самом деле больше всего в нашем мозгу и о которых мы, как ни странно, склонны забывать, но остальное разнообразие соответствует так называемым нейронам. Эти нервные клетки, которые принимают и излучают электрические сигналы, соединяются между собой, образуя коммуникационные сети, которые передают сигналы через различные области нервной системы посредством нервных импульсов.

Человеческий мозг примерно от 80 до 100 миллиардов нейронов. Нейронные сети отвечают за выполнение сложных функций нервной системы, то есть эти функции не являются следствием конкретных характеристик каждого отдельного нейрона. А поскольку в нервной системе так много дел, а функции различных частей мозга настолько сложны, эти нервные клетки также должны адаптироваться к этому множеству задач. Как они это делают? Специализация и деление на нейроны разных типов.

Но прежде чем мы начнем изучать разнообразие классов нейронов, давайте посмотрим, что у них общего: их базовая структура.

Структура нейрона

Когда мы думаем о мозге, обычно на ум приходит изображение нейронов. Но не все нейроны одинаковы, есть разные типы. Однако, обычно его структура состоит из следующих частей:

• Сома: Сома, также называемая перикарион, является клеточным телом нейрона. Это то место, где находится ядро, и из которого рождаются два типа расширений.
• Дендриты: Дендриты — это отростки, которые исходят из сомы и выглядят как ветки или кончики. Они получают информацию из других ячеек.
• Аксон: Аксон — это удлиненная структура, которая начинается от сомы. Его функция заключается в передаче нервного импульса от сомы к другому нейрону, мышце или железе в организме. Аксоны обычно покрыты миелином — веществом, которое способствует более быстрой циркуляции нервного импульса.

Подробнее о миелине вы можете узнать из нашей статьи: «Миелин: определение, функции и характеристики».

Одна из частей, на которые делится аксон и которая отвечает за передачу сигнала другим нейронам, называется терминальной кнопкой. Информация, которая передается от одного нейрона к другому, передается через синапс, который представляет собой соединение между конечными кнопками передающего нейрона и дендритом принимающей клетки.

Типы нейронов

Существуют разные способы классификации нейронов, и они могут быть установлены на основе разных критериев.

1. По передаче нервного импульса

Согласно этой классификации, различают два типа нейронов:

1.1. Пресинаптический нейрон

Как уже упоминалось, соединение между двумя нейронами — это синапс. Ну тогда, пресинаптический нейрон — это тот, который содержит нейротрансмиттер и выпускает его в синаптическое пространство для передачи другому нейрону.

1.2. Постсинаптический нейрон

В синаптическом соединении, это нейрон, который получает нейромедиатор.

2. По своему назначению

Нейроны могут выполнять разные функции в нашей центральной нервной системе, поэтому они классифицируются следующим образом:

2.1. Сенсорные нейроны

Отправлять информацию от сенсорных рецепторов в центральную нервную систему (ЦНС). Например, если кто-то кладет кусок льда вам на руку, сенсорные нейроны отправляют сообщение от вашей руки в свою центральную нервную систему, что она интерпретирует лед как холод.

2.2. Моторные нейроны

Эти типы нейронов отправляют информацию из ЦНС в скелетные мышцы. (соматические двигательные нейроны), чтобы обеспечить движение, или гладкие мышцы или ганглии ЦНС (висцеральные двигательные нейроны).

2.3. Интернейроны

Интернейрон, также известный как интегрирующий или ассоциативный нейрон, соединяется с другими нейронами, но никогда с сенсорными рецепторами или мышечными волокнами. Он отвечает за выполнение более сложных функций и действует рефлекторно.

3. По направлению нервного импульса

В зависимости от направления нервного импульса нейроны могут быть двух типов:

3.1. Афферентные нейроны

Эти типы нейронов являются сенсорными нейронами. Они получили это название, потому что переносят нервные импульсы от рецепторов или органов чувств в центральную нервную систему.

3.2. Эфферентные нейроны

Это мотонейроны. Их называют эфферентными нейронами, потому что переносят нервные импульсы из центральной нервной системы в эффекторы, такие как мышцы или железы.

• Подробнее: «Афферентные и эфферентные пути: типы нервных волокон»

4. По типу синапса

В зависимости от типа синапса мы можем найти два типа нейронов: возбуждающие и тормозные нейроны. Около 80 процентов нейронов являются возбуждающими. У большинства нейронов на мембране есть тысячи синапсов, и сотни из них активны одновременно. Является ли синапс возбуждающим или тормозящим, зависит от типа или типов ионов, которые направляются в постсинаптические потоки, которые, в свою очередь, зависят от типа рецептора и нейромедиатора, задействованного в синапсе (например, глутамата или ГАМК).

4.1. Возбуждающие нейроны

Это те, в которых результат синапсов вызывает возбуждающую реакцию., то есть увеличивает возможность создания потенциала действия.

4.2. Тормозящие нейроны

Те, в которых результат этих синапсов вызывает тормозную реакцию, то есть уменьшает возможность создания потенциала действия.

4.3. Модулятор нейронов

Некоторые нейротрансмиттеры могут играть роль в синаптической передаче, отличную от возбуждающей и тормозящей, поскольку они не генерируют сигнал передатчика, а скорее регулируют его. Эти нейротрансмиттеры известны как нейромодуляторы и его функция — модулировать ответ клетки на главный нейромедиатор.. Обычно они создают аксо-аксональные синапсы, и их главными нейротрансмиттерами являются дофамин, серотонин и ацетилхолин.

5. По нейротрансмиттеру

В зависимости от нейротрансмиттера, который выделяют нейроны, они получают следующее название:

5.1. Серотонинергические нейроны

Этот тип нейронов передают нейромедиатор серотонин (5-HT) что связано, среди прочего, с душевным состоянием.

• Статья по теме: «Серотонин: узнайте о влиянии этого гормона на ваше тело и разум»

5.2. Дофаминергические нейроны

Дофаминовые нейроны передают дофамин. Нейромедиатор, связанный с аддиктивным поведением.

• Вам может быть интересно: «Дофамин: 7 основных функций этого нейромедиатора»

5.3. ГАМКергические нейроны

ГАМК — главный тормозной нейромедиатор. ГАМКергические нейроны передают ГАМК.

• Статья по теме: «ГАМК (нейромедиатор): что это такое и какую функцию выполняет в мозге»

5.4. Глутаматергические нейроны

Этот тип нейронов передает глутамат. Главный возбуждающий нейромедиатор.

• Вам может быть интересно: «Глутамат (нейромедиатор): определение и функции»

5.5. Холинергические нейроны

Эти нейроны передают ацетилхолин.. Помимо многих других функций, ацетилхолин играет важную роль в кратковременной памяти и обучении.

5.6. Норадренергические нейроны

Эти нейроны отвечают за передачу норадреналина (норэпинефрина)., катехоламин с двойной функцией, как гормон и нейротрансмиттер.

5.7. Вазопрессинергические нейроны

Эти нейроны несут ответственность за передачу вазопрессина., также называемый химическим веществом моногамии или верности.

5.8. Окситокиненергические нейроны

Они передают окситоцин, другое нейрохимическое вещество, связанное с любовью.. Это называется гормоном объятий.

• Узнайте больше об окситоцине в нашем посте: «Химия любви: очень сильное лекарство».

6. По внешней морфологии

В зависимости от количества расширений, которые имеют нейроны, они подразделяются на:

6.1. Униполярные или псевдоуниполярные нейроны

Это нейроны, которые имеют одно двустороннее расширение, выходящее из сомы, которое действует как дендрит и как аксон (вход и выход). Обычно это сенсорные нейроны, то есть афферентные.

6.2. Биполярные нейроны

У них есть два цитоплазматических расширения (расширения), которые выходят из сомы. Один действует как дендрит (вход), а другой действует как аксон (выход). Обычно они располагаются в сетчатке, улитке, преддверии и слизистой оболочке обоняния.

6.3. Мультиполярные нейроны

Их больше всего в нашей центральной нервной системе. У них есть большое количество входных отростков (дендритов) и единственный выходной отросток (аксон).. Они находятся в головном или спинном мозге.

7. Другие типы нейронов.

По расположению нейронов и по форме они подразделяются на:

7.1. Зеркальные нейроны

Эти нейроны активировались при совершении действия и при виде действия другого человека. Они необходимы для обучения и подражания.

• Подробнее: «Зеркальные нейроны и их значение в нейрореабилитации»

7.2. Пирамидные нейроны

Они расположены в коре головного мозга, гиппокампе и миндалинах.. Они имеют треугольную форму, поэтому и получили такое название.

7.3. Нейроны Пуркинье

Они находятся в мозжечке., и названы они так потому, что их первооткрывателем был Ян Евангелиста Пуркине. Эти нейроны разветвляются, образуя сложное дендритное дерево, и выстраиваются в линию, как домино, расположенные друг напротив друга.

7.4. Нейроны сетчатки

Это тип рецептивного нейрона. Они принимают сигналы от сетчатки глаза.

7.5. Обонятельные нейроны

Это нейроны, которые отправляют свои дендриты в обонятельный эпителий., где они содержат белки (рецепторы), которые получают информацию от одорантов. Их немиелинизированные аксоны синапсы в обонятельной луковице мозга.

7.6. Нейроны в корзине или корзине

Они содержат одно большое апикальное дендритное дерево., который разветвляется в виде корзины. Корзинчатые нейроны находятся в гиппокампе или мозжечке.

В заключение

В нашей нервной системе существует большое разнообразие типов нейронов, которые адаптируются и специализируются в соответствии со своими функциями, так что все психические и физиологические процессы могут развиваться в реальном времени (с головокружительной скоростью) и без сбоев.

Мозг — это очень хорошо отлаженная машина именно потому, что и классы нейронов, и части мозга очень хорошо выполняют функции, к которым они адаптируются, хотя это может быть головной болью, когда дело доходит до их изучения и понимания.

Разница между аксоном и дендритами

| 10 октября, 2021 | Биология

Главное отличие

Центральная нервная система — одна из главных систем нашего тела. Он по-разному управляет нашим телом. В нем есть нервы, которые передают сигналы от центральной нервной системы к частям тела. Основная единица центральной нервной системы — нейрон. Он определяется как специализированная клетка, передающая нервные импульсы; ее еще называют нервной клеткой. Аксоны и дендриты являются частью нейрона. Аксон — это длинная нитевидная часть нейрона, по которой нервный импульс перемещается от тела клетки к другим частям. Принимая во внимание, что дендрит — это короткая часть нейрона, по которой импульсы принимаются из центра и далее передаются в тело клетки или аксон нейрона. Проще говоря, аксоны — это выход нейрона, а дендриты — вход нейрона. Дендриты получают информацию из внешней или внутренней среды и передают информацию телу клетки и аксону нейрона. Дендриты многочисленны и короткие, в то время как аксон один, но различается по длине.

Сравнительная таблица

	Аксон	Дендрит
Функция	Аксон забирает информацию или импульс от тела клетки.	Дендрит приносит информацию или импульс в тело клетки нейрона.
Рибосомы и миелиновая оболочка	Аксоны не имеют рибосом, хотя могут иметь миелиновую оболочку.	У дендритов есть рибосомы, но нет миелиновой оболочки вокруг них.
ветви	У аксонов есть ветви далеко от тела клетки, и эти ветви присутствуют в конечной точке или окончании аксона нейрона.	У дендритов есть ветви около тела клетки, и эти ветви присутствуют в начале нейрона.
Гранулы Ниссля	Аксоны не содержат гранул Ниссля.	Дендриты имеют гранулы Ниссля.
Везикулы	Аксоны имеют везикулы, которые содержат в себе нейромедиатор.	На дендритах нет пузырьков.

Что такое Axon?

Аксон происходит от греческого слова, означающего ось. Аксон — это выход нейрона. Его функция заключается в передаче информации от тела нейрона к другой части тела или другому нейрону. Аксоны имеют равномерный диаметр и гладкую поверхность. Присутствует только один аксон на клетку. Аксон начинается с бугорка аксона, который представляет собой вздутие на стыке между сомой и аксоном нейрона. В нем много натриевых (Na) каналов, которые помогают в генерации потенциала действия во всем нейроне. Аксоны обычно длинные, и они заканчиваются на конце аксона на другом нейроне или части тела. Обратите внимание, что аксон имеет ответвления только на конце. В аксонах также есть много пузырьков, в которых присутствуют разные нейротрансмиттеры. В его мембране также есть кальциевые (Са) каналы. Аксоны не содержат гранул Ниссля. В нем также нет рибосомы. Аксоны бывают двух типов: миелинизированные аксоны и немиелинизированные аксоны. Миелинизированные аксоны имеют миелиновую оболочку вокруг себя. Миелиновая оболочка действует как изолятор, а также образует Узлы Ранвье, которые помогают в приветственной проводимости. Немиелинизированные аксоны лишены миелиновой оболочки вокруг них. Аксоны заканчиваются через синапс, если аксон одного нейрона соединен с аксоном другого нейрона, это называется аксоаксональным. Если аксон одного нейрона соединен с дендритом другого нейрона, это называется аксодендритом. А если аксон одного нейрона напрямую связан с сомой, это называется аксосоматическим. Аксоны также образуют нервно-мышечные соединения в мышцах, непосредственно заканчиваясь на них. Немиелинизированные аксоны лишены миелиновой оболочки вокруг них. Аксоны заканчиваются через синапс, если аксон одного нейрона соединен с аксоном другого нейрона, это называется аксоаксональным. Если аксон одного нейрона соединен с дендритом другого нейрона, это называется аксодендритом. А если аксон одного нейрона напрямую связан с сомой, это называется аксосоматическим. Аксоны также образуют нервно-мышечные соединения в мышцах, непосредственно заканчиваясь на них. Немиелинизированные аксоны лишены миелиновой оболочки вокруг них. Аксоны заканчиваются через синапс, если аксон одного нейрона соединен с аксоном другого нейрона, это называется аксоаксональным. Если аксон одного нейрона соединен с дендритом другого нейрона, это называется аксодендритом. А если аксон одного нейрона напрямую связан с сомой, это называется аксосоматическим. Аксоны также образуют нервно-мышечные соединения в мышцах, непосредственно заканчиваясь на них.

Что такое дендриты?

Дендрит происходит от греческого слова, которое означает дерево. Дендрит — это вход нейрона. Его функция — получать информацию из центра и передавать ее в тело клетки нейрона. Аксоны имеют неоднородный диаметр и шероховатую поверхность. В каждой клетке много дендритов. Дендрит получает информацию из окружающей среды и передает ее телу клетки и аксону нейрона. Дендриты многочисленны в одном нейроне и относительно короче аксонов; у него также есть много ответвлений, которые присутствуют только в его зародыше. Если дендрит одного нейрона соединен с аксоном другого нейрона, это называется аксодендритом. И если дендриты связаны с дендритом другого нейрона, это называется дендродендритом. Дендриты содержат гранулы Ниссля и рибосомы.

Аксон против дендрита

• Аксон забирает информацию или импульс от тела клетки, тогда как дендриты несут информацию или импульс к телу клетки нейрона.
• Аксоны длинные и одиночные на клетку, в то время как дендриты короткие и множественные на клетку.
• Аксоны не имеют рибосом, хотя они могут иметь миелиновую оболочку, в то время как дендриты имеют рибосомы, но не имеют миелиновой оболочки вокруг них.
• У аксонов есть ветви далеко от тела клетки, и эти ветви присутствуют в конечной точке или окончании аксона нейрона и, в отличие от этого, дендриты имеют ветви около тела клетки, и эти ветви присутствуют в начале нейрона.
• Аксоны не содержат гранул Ниссля, с другой стороны, дендриты имеют гранулы Ниссля.
• Аксоны имеют везикулы, которые содержат нейромедиатор, но дендрит не имеет везикул.

An искусственный нейрон это математическая функция задуман как модель биологических нейроны, а нейронная сеть. Искусственные нейроны — это элементарные единицы в искусственная нейронная сеть.^[1] Искусственный нейрон получает один или несколько входных сигналов (представляющих возбуждающие постсинаптические потенциалы и тормозные постсинаптические потенциалы на нервной дендриты ) и суммирует их, чтобы получить результат (или активация, представляющий нейрон потенциал действия который передается по его аксон ). Обычно каждый вход отдельно взвешенный, а сумма пропускается через нелинейная функция известный как функция активации или же функция передачи^{[требуется разъяснение ]}. Передаточные функции обычно имеют сигмовидная форма, но они также могут принимать форму других нелинейных функций, кусочно линейные функции, или пошаговые функции. Они также часто монотонно возрастающий, непрерывный, дифференцируемый и ограниченный. Функция порога вдохновила создание логические ворота называется пороговой логикой; применимо к строительству логические схемы напоминающий обработку мозга. Например, новые устройства, такие как мемристоры в последнее время широко использовались для разработки такой логики.^[2]

Не следует путать передаточную функцию искусственного нейрона с функцией линейной системы. функция передачи.

Базовая структура

Для данного искусственного нейрона k пусть существует м + 1 вход с сигналами Икс₀ через Икс_м и веса ш_k0 через ш_kм. Обычно Икс₀ входу присваивается значение +1, что делает его предвзятость ввод с ш_k0 = б_k. Остается только м фактические входы в нейрон: от Икс₁ к Икс_м.

Выход k-й нейрон:

Где (phi) — передаточная функция (обычно пороговая функция).

Выход аналогичен выходу аксон биологического нейрона, и его значение распространяется на вход следующего слоя через синапс. Он также может выйти из системы, возможно, как часть вывода вектор.

У него нет процесса обучения как такового. Рассчитываются его веса передаточной функции и предварительно определяется пороговое значение.

Типы

В зависимости от конкретной используемой модели их можно назвать полулинейный блок, Nv нейрон, бинарный нейрон, линейная пороговая функция, или же Маккаллох – Питтс (MCP) нейрон.

Простые искусственные нейроны, такие как модель Маккаллоха-Питтса, иногда называют «карикатурными моделями», поскольку они предназначены для отражения одного или нескольких нейрофизиологических наблюдений, но без учета реализма.^[3]

Эта секция нуждается в расширении. Вы можете помочь добавляя к этому. (Май 2017 г.)

Биологические модели

Искусственные нейроны созданы для имитации аспектов своих биологических аналогов.

• Дендриты — В биологическом нейроне дендриты действуют как входной вектор. Эти дендриты позволяют клетке получать сигналы от большого (> 1000) числа соседних нейронов. Как и в приведенной выше математической обработке, каждый дендрит может выполнять «умножение» на «значение веса» этого дендрита. Размножение достигается за счет увеличения или уменьшения отношения синаптических нейромедиаторов к сигнальным химическим веществам, введенным в дендрит в ответ на синаптический нейромедиатор. Отрицательный эффект умножения может быть достигнут путем передачи ингибиторов сигнала (т.е. противоположно заряженных ионов) вдоль дендрита в ответ на прием синаптических нейромедиаторов.
• Сома — В биологическом нейроне сома действует как функция суммирования, как видно из приведенного выше математического описания. Когда положительные и отрицательные сигналы (возбуждающие и подавляющие соответственно) поступают в сому от дендритов, положительные и отрицательные ионы эффективно суммируются, просто благодаря тому, что они смешиваются вместе в растворе внутри тела клетки.
• Аксон — Аксон получает сигнал в результате суммирования, происходящего внутри сомы. Отверстие к аксону по существу измеряет электрический потенциал раствора внутри сомы. Как только сома достигает определенного потенциала, аксон будет передавать общий импульс сигнала по всей своей длине. В этом отношении аксон действует как способность соединять наш искусственный нейрон с другими искусственными нейронами.

Однако, в отличие от большинства искусственных нейронов, биологические нейроны срабатывают дискретными импульсами. Каждый раз, когда электрический потенциал внутри сомы достигает определенного порога, по аксону передается импульс. Эта пульсация может быть преобразована в непрерывные значения. Скорость (активаций в секунду и т. Д.), С которой активируется аксон, напрямую преобразуется в скорость, с которой соседние клетки получают вводимые в них сигнальные ионы. Чем быстрее срабатывает биологический нейрон, тем быстрее соседние нейроны накапливают электрический потенциал (или теряют электрический потенциал, в зависимости от «веса» дендрита, который соединяется с активированным нейроном). Именно это преобразование позволяет ученым-информатикам и математикам моделировать биологические нейронные сети с использованием искусственных нейронов, которые могут выводить различные значения (часто от -1 до 1).

Кодирование

Исследования показали, что унарное кодирование используется в нейронных цепях, отвечающих за пение птиц производство.^[4][5] Использование унарных в биологических сетях предположительно связано с присущей простотой кодирования. Еще одним фактором может быть то, что унарное кодирование обеспечивает определенную степень исправления ошибок.^[6]

История

Первым искусственным нейроном был пороговый логический блок (ВПУ) или линейный пороговый блок.^[7] впервые предложено Уоррен МакКаллох и Уолтер Питтс в 1943 году. Модель была специально предназначена как вычислительная модель «нервной сети» в мозге.^[8] В качестве передаточной функции использовался порог, эквивалентный использованию Ступенчатая функция Хевисайда. Первоначально рассматривалась только простая модель с двоичными входами и выходами, некоторыми ограничениями на возможные веса и более гибким пороговым значением. С самого начала уже было замечено, что любые логическая функция могут быть реализованы сетями таких устройств, что легко увидеть из того факта, что можно реализовать функции И и ИЛИ и использовать их в дизъюнктивный или конъюнктивная нормальная форма Вскоре исследователи также поняли, что циклические сети с отзывы через нейроны, можно было бы определять динамические системы с памятью, но большая часть исследований концентрировалась (и до сих пор делает) строго сети прямого распространения из-за меньшей сложности, которую они представляют.

Одной из важных и новаторских искусственных нейронных сетей, в которых использовалась линейная пороговая функция, была перцептрон, разработан Фрэнк Розенблатт. Эта модель уже учитывала более гибкие значения веса в нейронах и использовалась в машинах с адаптивными возможностями. Представление пороговых значений в виде смещения было введено Бернард Видроу в 1960 — см. АДАЛИН.

В конце 1980-х, когда исследования нейронных сетей набрали силу, стали рассматриваться нейроны более непрерывной формы. Возможность дифференцирования функции активации позволяет напрямую использовать градиентный спуск и другие алгоритмы оптимизации для настройки весов. Нейронные сети также начали использоваться в качестве общего аппроксимация функции модель. Самый известный алгоритм обучения называется обратное распространение был переоткрыт несколько раз, но его первая разработка восходит к работе Пол Вербос.^[9][10]

Типы передаточных функций

Передаточная функция (функция активации ) нейрона выбирается так, чтобы он обладал рядом свойств, которые либо улучшают, либо упрощают сеть, содержащую нейрон. Крайне важно, например, любое многослойный персептрон используя линейный передаточная функция имеет эквивалентную одноуровневую сеть; Поэтому для получения преимуществ многоуровневой сети необходима нелинейная функция.^{[нужна цитата ]}

Ниже, ты во всех случаях относится к взвешенной сумме всех входов нейрона, т.е. п входы,

куда ш вектор синаптические веса и Икс — вектор входов.

Ступенчатая функция

Выход у этой передаточной функции является двоичным, в зависимости от того, соответствует ли вход заданному порогу, θ. «Сигнал» отправляется, т.е. выход устанавливается в единицу, если активация соответствует пороговому значению.

Эта функция используется в перцептроны и часто встречается во многих других моделях. Он выполняет разделение Космос вкладов гиперплоскость. Это особенно полезно на последнем уровне сети, предназначенном для выполнения двоичной классификации входов. Его можно аппроксимировать из других сигмоидальных функций, присвоив весам большие значения.

Линейная комбинация

В этом случае единица вывода — это просто взвешенная сумма его входов плюс предвзятость срок. Ряд таких линейных нейронов выполняет линейное преобразование входного вектора. Обычно это более полезно на первых уровнях сети. Существует ряд инструментов анализа, основанных на линейных моделях, таких как гармонический анализ, и все они могут использоваться в нейронных сетях с этим линейным нейроном. Термин смещения позволяет нам сделать аффинные преобразования к данным.

Видеть: Линейное преобразование, Гармонический анализ, Линейный фильтр, Вейвлет, Анализ главных компонентов, Независимый компонентный анализ, Деконволюция.

Сигмовидная

Достаточно простая нелинейная функция сигмовидная функция такая как логистическая функция, также имеет легко вычисляемую производную, что может быть важно при вычислении обновлений веса в сети. Таким образом, это упрощает математическое манипулирование сетью и было привлекательно для первых компьютерных ученых, которым требовалось минимизировать вычислительную нагрузку при моделировании. Ранее это обычно видели в многослойные персептроны. Однако недавняя работа показала, что сигмовидные нейроны менее эффективны, чем выпрямленный линейный нейроны. Причина в том, что градиенты, вычисленные обратное распространение Алгоритм имеет тенденцию уменьшаться до нуля по мере того, как активации распространяются через слои сигмоидальных нейронов, что затрудняет оптимизацию нейронных сетей с использованием нескольких слоев сигмоидальных нейронов.

Выпрямитель

В контексте искусственные нейронные сети, то выпрямитель является функция активации определяется как положительная часть его аргумента:

куда Икс это вход в нейрон. Это также известно как функция рампы и аналогичен полуволновое выпрямление в электротехнике. Этот функция активации был впервые представлен в динамической сети Ханлозером и др. в статье 2000 года в Nature^[11] с сильным биологический мотивации и математические обоснования.^[12] Это было впервые продемонстрировано в 2011 году, чтобы обеспечить лучшее обучение более глубоких сетей,^[13] по сравнению с широко используемыми функциями активации до 2011 г., т.е. логистическая сигмовидная (вдохновленный теория вероятности; видеть логистическая регрессия ) и его более практичный^[14] коллега, гиперболический тангенс.

Алгоритм псевдокода

Ниже приводится простой псевдокод реализация единого TLU, который требует логический input (true или false), и при активации возвращает единственный логический вывод. An объектно-ориентированный модель используется. Метод обучения не определен, поскольку существует несколько. Если бы использовалась чисто функциональная модель, приведенный ниже класс TLU был бы заменен функциональным TLU с порогом входных параметров, весами и входными данными, которые возвращали логическое значение.

учебный класс ВПУ определяется как:    член данных порог : номер член данных веса : Список числа размера Икс функциональный член огонь (входы : Список булевы размера ИКС) : логический определяется как:        Переменная Т : число Т ← 0        для каждого я в 1 к Икс делать            если входы (я) является истинный тогда                Т ← T + веса (i) конец, если        конец для каждого        если T> порог тогда            возвращаться истинный еще:            возвращаться ложный конец, если    конечная функцияконец класса

Смотрите также

• Связывающий нейрон
• Коннекционизм

Рекомендации

дальнейшее чтение

внешняя ссылка

• Искусственный [sic] нейрон имитирует функцию клеток человека
• McCulloch-Pitts Neurons (Обзор)

Разница между аксоном и дендритами

Содержание

• Главное отличие
• Сравнительная таблица
• Что такое Аксон?
• Какие дендриты?
• Аксон против Дендрита

Главное отличие

Центральная нервная система является одной из главных систем нашего организма. Он контролирует наше тело по-разному. У него есть нервы, которые передают сигналы от центральной нервной системы к частям тела. Основной единицей центральной нервной системы является нейрон. Он определяется как специализированная клетка, которая передает нервные импульсы; это также называют нервной клеткой. Аксоны и дендриты являются частью нейрона. Аксон — это длинная нитевидная часть нейрона, по которой нервный импульс перемещается от тела клетки к другим частям. Принимая во внимание, что дендрит — это короткое продолжение нейрона, посредством которого импульсы принимаются от центра и далее передаются в тело клетки или аксон нейрона. Проще говоря, аксоны — это выход нейрона, а дендриты — это вход нейрона. Дендриты получают информацию из внешней или внутренней среды и передают информацию в тело клетки и аксон нейрона. Дендриты многочисленны и коротки, а аксон одинок, но различается по длине.

Сравнительная таблица

	аксон	дендрит
функция	Аксон забирает информацию или импульс от тела клетки.	Дендрит приносит информацию или импульс в клеточное тело нейрона.
Рибосомы и миелиновая оболочка	У аксонов нет рибосом, хотя они могут иметь миелиновую оболочку.	У дендритов есть рибосомы, но нет миелиновой оболочки вокруг них.
ветви	У аксонов есть ветви далеко от тела клетки, и эти ветви присутствуют в конечной точке или конечной точке аксона нейрона.	Дендриты имеют ветви возле тела клетки, и эти ветви присутствуют в начале нейрона.
Гранулы Ниссля	Аксоны не содержат гранул Ниссля.	У дендритов есть гранулы Ниссля.
Пузырьки	У аксонов есть пузырьки, которые содержат нейротрансмиттер в них.	Дендриты не имеют пузырьков.

Что такое Аксон?

Аксон происходит от греческого слова, которое означает ось. Аксон является выходом нейрона. Его функция заключается в передаче информации от тела нейрона к другой части тела или другому нейрону. Аксоны имеют равномерный диаметр и гладкую поверхность. В каждой клетке присутствует только один аксон. Аксон начинается как аксонный бугорок, который представляет собой опухоль на стыке между сомой и аксоном нейрона. Он содержит много натриевых (Na) каналов, которые помогают генерировать потенциал действия по всему нейрону. Аксоны обычно длинные, и они заканчиваются как терминальные аксоны на другом нейроне или части тела. Обратите внимание, что аксон имеет ветви только на своем терминале. В аксонах также есть много пузырьков, в которых присутствуют различные нейротрансмиттеры. Он также имеет кальциевые (Ca) каналы в своей мембране. Аксоны не содержат гранул Ниссля. У этого также нет рибосомы. Аксоны бывают двух типов: миелинизированные аксоны и немиелинизированные аксоны. Миелиновые аксоны имеют миелиновую оболочку вокруг них. Миелиновая оболочка действует как изолятор, а также образует узлы Ранвье, которые помогают в спасительной проводимости. У немиелинизированных аксонов нет миелиновой оболочки вокруг них. Аксоны заканчиваются через синапс, если аксон одного нейрона соединен с аксоном другого нейрона, он называется аксоаксоном. Если аксон одного нейрона связан с дендритом другого нейрона, он называется аксодендритным. И если аксон одного нейрона напрямую связан с сомой, он называется аксосоматическим. Аксоны также образуют нервно-мышечные соединения в мышцах, непосредственно заканчиваясь на них.

Какие дендриты?

Дендрит происходит от греческого слова, которое означает дерево. Дендрит является входом нейрона. Его функция — получать информацию из центра и передавать ее в клеточное тело нейрона. Аксоны имеют неоднородный диаметр и шероховатую поверхность. В клетке много дендритов. Дендрит получает информацию из окружающей среды и передает ее вперед к телу клетки и аксону нейрона. Дендриты многочисленны в одном нейроне и относительно короче по сравнению с аксонами; у этого также есть много ветвей, которые присутствуют только в его происхождении. Если дендрит одного нейрона связан с аксоном другого нейрона, он известен как аксодендритный. И если дендриты связаны с дендритом другого нейрона, он известен как дендродендритный. Дендриты содержат гранулы Ниссля и имеют рибосомы. Они не имеют миелиновой оболочки вокруг них и имеют ответвления рядом с клеточным телом нейрона.

Аксон против Дендрита

• Аксон забирает информацию или импульс от тела клетки, тогда как дендриты приносят информацию или импульс к телу клетки нейрона.
• Аксоны длинные и одиночные на клетку, а дендриты короткие и множественные на клетку.
• У аксонов нет рибосом, хотя они могут иметь миелиновую оболочку, в то время как у дендритов есть рибосомы, но вокруг них нет миелиновой оболочки.
• У аксонов есть ветви далеко от тела клетки, и эти ветви присутствуют в конечной точке или конце аксона нейрона, и, в отличие от этого, дендриты имеют ветви около тела клетки, и эти ветви присутствуют в начале нейрона.
• Аксоны не содержат гранул Ниссля, с другой стороны, дендриты имеют гранулы Ниссля.
• У аксонов есть пузырьки, которые содержат нейротрансмиттер в них, но у дендрита нет пузырьков.

Пояснительное видео

https://www.youtube.com/watch?v=ZlDkTinnpXc