История создания искусственных нейронов уходит своими корнями в 1943 год, когда шотландец МакКаллок и англичан Питтс создалитеорию формальных нейросетей, а через пятнадцать лет Розенблатт изобрёл искусственный нейрон (перцептрон), который впоследствии и лёг в основу нейрокомпьютера.

Несмотря на существенные различия, отдельные типы нейронных сетей обладают несколькими общими чертами.

Во-первых, основу каждой нейросети составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка нейросети. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом wi, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости.

Искусственный нейрон

Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная сумма его входов. Выход нейрона есть функция его состояния.

Теоретически число слоев и число нейронов в каждом слое может быть произвольным, однако фактически оно ограничено ресурсами компьютера или специализированной микросхемы, на которых обычно реализуется нейросеть. Чем сложнее нейронная сеть, тем масштабнее задачи, подвластные ей.

Выбор структуры нейросети осуществляется в соответствии с особенностями и сложностью задачи. Для решения некоторых отдельных типов задач уже существуют оптимальные, на сегодняшний день, конфигурации. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации. При этом он руководствуется несколькими основополагающими принципами: возможности сети возрастают с увеличением числа ячеек и плотности связей между ними и числом выделенных слоев; введение обратных связей наряду с увеличением возможностей сети поднимает вопрос о ее динамической устойчивости; сложность алгоритмов функционирования сети (в том числе, www.uznai.su например, введение нескольких типов синапсов – возбуждающих, тормозящих и др.) также способствует усилению мощи нейросети.

Ряд исследователей рассматривают нейрон как значительно более сложную систему обработки информации, предполагая, что основную роль в обучении играют молекулярные механизмы внутри нейрона. В частности, в цикле работ Л.Е. Цитоловского с сотрудниками экспериментально продемонстрировано изменение порога командных нейронов (а не весов синапсов) при выработке и угашении условного рефлекса, и построены математические модели, демонстрирующие возможный механизм внутринейронного молекулярного обучения.