Mạng nơron sinh học

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) bài toán nội suy và mạng nơron RBF (Trang 26 - 28)

CHƯƠNG 1 NỘI SUY HÀM SỐ VÀ MẠNG NƠRON

1.2. Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo

1.2.1. Mạng nơron sinh học

Đến nay người ta biết rằng các quá trình tính toán trong bộ não sinh học khác với các máy tính số. Công trình nghiên cứu về não đầu tiên thuộc về Ramón Y Cajál (1911). Ông cho rằng hệ thần kinh cấu tạo từ các nơron kết nối với nhau bởi các khớp kết nối. Bộ não xử lý chậm hơn (10-3s ) so với các thiết bị vật lý (10-9s), tuy nhiên tốn ít năng lượng hơn và thực hiện được nhiều chức năng hơn. Con người có khoảng 1011 nơron, 1015 khớp kết nối. Khi con người mới sinh, rất ít khớp kết nối được kết nối với nhau, nhờ quá trình học mà theo thời gian chúng được kết nối ngày càng nhiều. Dưới đây chúng tôi trình bày mô hình của nơron sinh học.

Các thành phn chính ca mt nơron sinh hc.

Các nơron sinh học có kiến trúc giống nhau, bao gồm thân (hay bộ tổng hợp), các xúc tu, trục cảm ứng và các khớp kết nối để truyền tín hiệu qua các xúc tu của các tế bào như mô tả trong hình 1.2.

 Thân (Cell body/Soma) của nơron: là nơi tiếp nhận và xử lý các tín hiệu điện nhận được từ các xúc tu. Bên trong Soma các tín hiệu được tổng hợp lại. Một cách thô, có thể xem gần đúng sự tổng hợp ấy như là một phép lấy tổng tất cả các dữ liệu mà nơron nhận được.

 Các xúc tu (Dendrites) dài gắn liền với soma, chúng truyền tín hiệu điện (dưới dạng xung điện thế) nhận từ môi trường hoặc các nơron khác đến cho soma xử lý.

 Trục cảm ứng (Axons): Khác với dendrites, axons có khả năng phát các xung điện thế, chúng là các dây dẫn tín hiệu từ nơron đi các nơi khác. Chỉ khi nào điện thế trong soma vượt quá một giá trị ngưỡng (threshold) nào đó thì axon mới phát một xung điện thế, còn nếu không thì nó ở trạng thái nghỉ.

 Khớp nối (Synapse): axon nối với các dendrites của các nơron khác thông qua những mối nối đặc biệt gọi là khớp (synapse). Khi điện thế của

synapse tăng lên do các xung phát ra từ axon thì synapse sẽ nhả ra một số chất hoá học (neurotransmitters); các chất này mở "cửa" trên dendrites để cho các ions truyền qua. Chính dòng ions này làm thay đổi điện thế trên dendrites, tạo ra các xung dữ liệu lan truyền tới các nơron khác.

Hình 1.2 : Cu to ca nơron sinh hc

Có thể tóm tắt hoạt động của một nơron như sau: nơron lấy tổng tất cả các điện thế vào mà nó nhận được, và phát ra một xung điện thế nếu tổng ấy lớn hơn một ngưỡng nào đó. Các nơron nối với nhau ở các synapses. Synapse được gọi là mạnh khi nó cho phép truyền dẫn dễ dàng tín hiệu qua các nơron khác. Ngược lại, một synapse yếu sẽ truyền dẫn tín hiệu rất khó khăn.

Các synapses đóng vai trò rất quan trọng trong sự học tập. Khi chúng ta học tập thì hoạt động của các synapses được tăng cường, tạo nên nhiều liên kết mạnh giữa các nơron. Có thể nói rằng người nào học càng giỏi thì càng có nhiều synapses và các synapses ấy càng mạnh mẽ, hay nói cách khác, thì liên kết giữa các nơron càng nhiều, càng nhạy bén. Đây cũng là nguyên tắc chính để ứng dụng nó trong việc học của các mạng nơron [28].

Mặc dù W. Mculloch và W.Pitts (1940) đề xuất mô hình nơron khá sớm nhưng định đề Heb (1949) mới là nền tảng lý luận cho mạng nơron.

Định đề Heb. Khi một tế bào A ở gần tế bào B, kích hoạt thường xuyên

hoặc lặp lại việc làm cháy nó thì phát triển một quá trình sinh hoá ở các tế bào làm tăng tác động này.

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) bài toán nội suy và mạng nơron RBF (Trang 26 - 28)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(122 trang)