Структурный подход к моделированию мозга реализуется на нескольких уровнях (этапах).
– Вначале создается информационная модель отдельной нервной клетки – искусственного нейрона (ИН), что составляет первый уровень нейронного моделирования.
– Ограниченное число ИН далее могут структурироваться в жесткие необучаемые конфигурации – искусственные нейронные ансамбли (ИНА), что составляет второй уровень нейронного моделирования. В их состав входят ИНА, реализующие функции
– выбора максимального или минимального входного сигнала,
– оценки эквивалентности (равенства) входных сигналов,
– классификации
– ранжирования (сортировки),
– и др.
– Наконец, создаются конфигурации из большого числа ИН, которые с помощью специальной процедуры обучения могут гибко изменять свои параметры. Такие конфигурации называются искусственными нейронными сетями (ИНС). Они составляют третий уровень нейронного моделирования.
– На четвёртом уровне создаются комплексы, содержащие большое количество нейронных сетей различного назначения и оформляются в виде нейросетевых моделей, систем управления, вплоть до нейрокомпьютеров.
На первом уровне нейронного моделирования обычно действуют модели искусственных нейронов следующих типов:
– формальный нейрон
– нейрон МакКаллока-Питтса
– сигмоидальный нейрон
– нейрон типа «адалайн»
– паде-нейрон
– нейрон Хебба
– нейроны типа WTA (Winner Takes All – «Победитель получает все»)
– и др.
В каждом нейропакете используются свои модели нейронов, различающиеся своими свойствами (Properties).
Мы будем рассматривать модели нейронов, используемых в трёх нейропакетах [3, 4, 5]:
– Sharky Neural Network – это freeware компьютерная программа фирмы SharkTime Software (http://www.sharktime.com) для игровой демонстрации возможностей нейросетевого классификатора. Программа freeware, работает под ОС Windows различных версий. Адрес для загрузки: http://www.sharktime.com/