Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления

 

Изобретение относится к моделированию биологических нейронов и предназначено для экспериментальных и теоретических исследований при изучении целенаправленного поведения биологических объектов, а также для создания искусственного нейрона - модуля нейрокомпьютера. Цель изобретения - расширение функциональных возможностей на основе использования прошлого опыта и увеличение разнообразия поведенческих парадигм, С этой целью в способе модифицируют сумму координат входного сигнала и команду генерируют, если модифицированная сумма координат превзошла модифицированный порог. Оценки событий осуществляют в зависимости от прихода сигнала, переключающего режим работы, причем имеются четыре варианта определения прогноза для модификации порога и пять вариантов для модификации суммы координат , что позволяет получить режимы работы, моделирующие широкий спектр парадигм обучения. Способ реализуется путем введения в состав известного устройства первого и второго мультиплексоров, блока элементов И, трехмноговходовых сумматоров , сумматора координат, сумматора, двух блоков определения вероятности, блока критерия достоверности, блока определения безошибочной вероятности, двух регистров , блока коммутации. Предложенный способ моделирования и основанное на нем устройство позволяет моделировать свойства избирательного изменения возбудимости биологических нейронов. 2 п. ф-лы, 1 ил. 4

СОЮЗ СОВЕТСКИХ

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСПУБЛИК (51)5 G 06 G 7/60

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕ1

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

ПРИ ГКНТ СССР

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ

4 (р, ф

I O ! )(р (21) 4684374/14 (22 26.04.89 (46) 30.05.92, Бюл. ¹ 20 (71) Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (72) Н,M. Евтихиев, Л.C. Цитоловский, В.Н, Серегин и Ю.З. Саакян (53) 681,333(088.8) (56) Авторское свидетельство СССР

¹ 1589296, кл, G 06 G 7/60, 1988. (54) СПОСОБ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НЕЙРОНА И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО

ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ (57) Изобретение относится к моделированию биологических нейронов и предназначено для экспериментальных и теоретических исследований при изучении целенаправленного поведения биологических объектов, а также для создания искусственного нейрона — модуля нейрокомпьютера. Цель изобретения —. расширение функциональных возможностей на основе использования прошлого опыта и увеличение разнообразия поведенческих

Изобретение относится к моделированию биологических нейронов и предназначено для экспериментальных и теоретических исследований при изучении целенаправленного поведения биологических объектов. Кроме того, изобретение может найти применение при производстве искусственного нейрона — модуля нейрокомпьютера, Цель изобретения — расширение функциональных возможностей на основе ис„„5U„„1737468 А1 парадигм, С этой целью в способе модифицируют сумму координат входного сигнала и команду генерируют, если модифицированная сумма координат превзошла модифицированный порог. Оценки событий осуществляют в зависимости от прихода сигнала, переключающего режим работы, причем имеются четыре варианта определения прогноза для модификации порога и пять вариантов для модификации суммы координат, что позволяет получить режимы работы, моделирующие широкий спектр парадигм обучения. Способ реализуется путем введения в состав известного устройства первого и второго мультиплексоров, блока элементов И, трехмноговходовых сумматоров, сумматора координат, сумматора, двух блоков определения вероятности, блока критерия достоверности, блока определения безошибочной вероятности, двух регистров, блока коммутации. Предложенный способ моделирования и основанное на нем устройство позволяет моделировать свойства избирательного изменения возбудимости биологических нейронов, 2 и. ф-лы, 1 ил. пользования прошлого опыта и путем увеличения разнообразия поведенческих парадигм.

На чертеже представлена функциональная схема устройства для моделирования целенаправленной деятельности нейрона, Для функционирования способа необходимо выполнить следующие основные приемы и операции. Пусть на вход поступил сигнал Х (t) = (Х1(т), Xz(t), ..., Хф)), где r — число входов модели, а t — время. Примем для

1737468 (2) Ni=n +п +п +n; (3) = — )

4 и ++1

Й +и +Я

40 где ( гм,и, п +1 м и +и +2

Ni=n + и

A=A.+aPisgn @(4) определенности 1 = 1, 2, ...; Xi(t) = О или

X;(t) = 1. Сигнал Хо является сигналом награды, пусть это будет сигнал Хо = (1, О, О, ..., О). Модель может генерировать сигнал команды Y = 1 или Y = О. Сигнал S, поступающий н а отдел ьн ый вход модели, определяет режим работы модели до момента прихода следующего сигнала на этот вход. Если X(t) Xo ранее поступал на вход модели и при первом появлении являлся j-ым незнакомым сигналом, то ему соот++ +- -+ ветствуют целые n> nj nj n числа случаев, когда после сигнала Х(т) генерировался сигнал команды Y = 1 и поступил сигнал награды Хо = 1, генерировался сигнал команды Y = 1 и не поступил сигнал награды и т,д.

Если X(t) безразличный сигнал, а

Vo порог для базразличного сигнала, то сигнал команды Y = 1 генерируют, если А, = ZXi(t) > Vo, Если X(t) не является безразличным сигналом, то порог генерации команды и сумму координат входного сигнала изменяют, в зависимости от прогноза его информационного значения. В зависимости от значения управляющего сигнала S имеется пять вариантов определения суммы координат входного сигнала, В первом варианте сумму координат входного сигнала изменяют в зависимости от статистического прогноза превышения вероятности получения сигнала награды над вероятностью его отсутствия при условии отсутствия сигнала команды на основе информации, накопленной ранее придействии этого сигнала. Эти вероятности и число степеней свободы системы рассчитывают по формулам

Во втором варианте сумму координат входного сигнала изменяют в зависимости от статистического прогноза превышения вероятности получения сигнала награды над вероятностью его отсутствия. Вероятности и число степеней свободы рассчитывают по формулам

n+++ n ++ 1

n++in +ini in +2

n +ni +1 м, и +ini in +in i2

В третьем варианте сумму координат

10 входного сигнала изменяют в зависимости от статистического прогноза превышения доли событий с отсутствием сигналов награды при условии отсутствия сигнала команды над долей событий с отсутствием сигналов

15 награды при генерации сигнала команды, Эти доли и число степеней свободы рассчитывают по формулам

М+ п +1

20 М1 + — + +2 и +1

Mi и +п +2

Ni=n +и

B формулах (1) — (3) учтено, что вероятности для незнакомого сигнала, который считается безразличным, принимаются равными 05. Вероятность Р1 безошибочного прогноза разности qi = М1 М1 оценивают по критерию Стьюдента, Критерий досто35 верности разности оценивают по формуле

45 — ошибка репрезентативности 1; а td— стандартное значение критерия Стьюдента.

Если сумма координат входного сигнала изменяется в пределах А = Ао а, то ее модифицированное значение определяют по формуле:

В четвертом варианте сумму координат входного сигнала изменяют в зависимости от статистического прогноза тетрахорического показателя связи фактов наличия или отсутствия сигнала награды с

1737468

N2=п +и+ (6) n + — + -+

n -n n

I N1 > /st г

М- и +1

Мг и+++ и + +2 (7) N2=n +n ((,/ 2 г

30 где

2М,М

lYl2 =

35

+ и +1

Мг— и +и +2 и +1 и +и +2 (5) (- 1,еслиА V

Y= (О,иначе. п +1

М2 и +и +2 (6) фактами наличия или отсутствия сигнала команды, вычисляемого по формуле (n + n+ )(n +n )(ю

В пятом варианте сумму координат не меня ют.

В зависимости от значения управляющего сигнала S имеется четыре варианта определения порога генерации сигнала команды.

В первом варианте порог изменяют в зависимости от статистического прогноза превышения вероятности получения сигнала награды при условии генерации сигнала команды над вероятностью получения сигнала награды в отсутствии сигнала команды. Вероятности и число степеней свободы рассчитывают по формулам

N2=n +n++n++n + 2.

Во втором варианте порог изменяют в зависимости от статистического прогноза превышения вероятности получения сигнала награды над вероятностью его отсутствия при условии генерации сигнала команды, Вероятности и число степеней свободы рассчитывают по формулам

+ n+++ 1

Мг— и +и +2

В третьем варианте порог изменяют в зависимости от статистического прогноза

5 превышения доли сигналов награды, пришедших при условии генерации сигнала команды над долей сигналов награды, пришедших при условии отсутствия сигнала команды. Эти доли и число степеней свобо10 ды рассчитывают по формулам:

+ и +1

Мг—

n+++ n +2

В формулах (5) — (7) учтено, что вероятности для незнакомого сигнала, который считается безразличным, принимаются равными 0,5, Аналогично предыдущему рассчитывают вероятность Рг безошибочного прогноза разности @ = М 2 — М г:

Порог V изменяют в пределах Vo и ч, V = Чо — чР2$ЯГ,2.

В четвертом варианте порог оставляют неизменным.

Условие генерации сигнала команды

После прихода входного сигнала оценивают это условие, генерируют или не генерируют сигнал команды и принимают сигнал награды Хо = 1 или Х = О. Эти результаты запоминают и модель нейрона готова к приему следующего сигнала.

Устройство содержит входной двоичный счетчик 1, группу запоминающих блоков 2 — 5, двоичный счетчик 6, два мультиплексора 7 и 8, блок 9 элементов И, два триггера 10 и 11, три многовходовых сумматора 12, 13 и 14, сумматор 15 коорди1737468 нат, два вычитателя 16 и 17 и сумматор 18, два блока 19 и 20 определения вероятности, блок 21 критерия достоверности, блок 22 определения безошибочной вероятности, два регистра 23, 24, блок 25 коммутации, блок 26 управления и дешифратор 27.

Устройство работает следующим образом, При включении питания и запуске устройства блок 26 управленир вырабатывает сигнал R, который приводит в исходное, т,е. нулевое состояние, содержимое счетчика 6.

Кроме того, блок 26 управления вырабатывает импульсный сигнал tR для записи кода режима работы устройства, поступающего из внешней среды с шины S в регистр 23.

Затем блок 26 управления генерирует последовательность импульсов t«, увеличивающих содержимое счетчика 1, выходы которого являются адресными входами запоминающих блоков 2 — 5 с нуля до максимального значения, а также сигнал з для записи единицы в счетчик 6, Кроме того, сигналы t31 тз2, тзз, t34 из блока 26 управления поступают на одноименные входы управления запоминающих блоков 2, 3, 4 и 5 для записи содержимого счетчика 6 в ячейки памяти по адресам, генерируемым счетчиком 1. Блок 26 управления при получении сигнала P из счетчика 1, говорящего о его переполнении, заканчивает приведение устройства в исходное состояние, которому соответствует содержимое всех ячеек памяти запоминающих блоков 2, 3, 4 и 5,тождественно равное единице. Это необходимо для того, чтобы учесть, что соответствующие математические ожидания случайных многомерных сигналов Х», поступающих в дискретные моменты времени на вход устройств, равны 0,5.

В дискретный момент времени по сигналу t1, генерируемому блоком 26 управления, многомерный входной сигнал Х» (Х!! =

=!Х1, X2...„Х, поступающий из внешней среды, записывается, а счетчик

1, где Xl = "0,1, r — число координат, tl + 1 — tl = coAst, Одновременно с сигналом t! блок 26 управления генерирует сигнал чтения тчт, поступающий на одноименные входы соответствующих запоминающих блоков 2 — 5. По сигналу t47 происходит считывание содержимого ячеек памяти запоминающих блоков 2 — 5 по адресу X»(tl), записанному в счетчик 1, при этом из блока 2 считывается число и число случаев, когда после прихода сигнала

Хк генерировалась команда Y = 1 в момент времени tl+ 1 на выходе устройства и поступала награда N = 1 в момент времени tl+ 2, Вычитатель определяет величину и знак разности вычисленных в блоках 19, 20 определения вероятностей значений математических ожиданий (= M — M, а блок 21 критерия достоверности рассчитывает значение критерия

td=

50 который необходим при определении вероятности P безошибочного прогноза разно+ сти математических ожиданий M и М блоком 22 определения безошибочной вероятности. Вычисленное блоком 22 определения безошибочной вероятности значение

vPzsgn(2 при модификации порога, или

55 где Y — 0,1, N — 10,1, à = 1, 2, 3,.... Из блока 3 считывается число и+ — число случаев, когда после прихода сигнала Х" устройством генерировалась команда Y = 1, но на

5 вход Nне поступала награда,,N = О, Из блока 4 считывается число n — число случаев, когда после прихода сигнала Х» команда

У не вырабатывалась, а награда N поступала. Из блока 5 считывается число и = число

10 случаев, когда после прихода сигнала Х» команда У устройством не вырабатывалась, т.е, У = О, и не поступала на вход N, награда

N = О. Т.е. каждому входному многомерному сигналу Х» соответствует определенная

15 строка 2 — 5 блоков.

3а интервал времени, равный

tl + 1 — tl = const, после прихода и записи в счетчик 1 многомерного входного сигнала

Х»(с!), рассчитываются вероятности прихода

20 в момент времени tl + 2 на вход устройства

N награды,,как при условии генерации команды Y(tl + 1), так и без ее генерации на выходе устройства, В зависимости от значения кода режи25 ма работы устройства,(значения управляющего сигнала S) на входы многовходовых сумматоров 12, 13 и 14 поступают числа, считываемые из соответствующих блоков 2—

5. Блок 25 коммутации, управляя работой

30 блока 9 элементов И, подключает в зависимости от значения кода режима работы устройства, к многовходовым сумматорам те или иные выходы блоков 2 — 5, При значении управляющих сигналов блока 25 коммута35 ции, равном лог. "1", соответствующий выход блоков 2 — 5 подключается ко входу многовходового сумматора, а при значении управляющих сигналов, равном лог. "О", на вход подается число тождественно равное

40 "О", 1737468

1

А= —, Xi, r, V = Vp — vP2sgn Q, 1, если А >V

О, иначе

55 аР sgn @ при модификации суммы координат входного сигнала поступает на сумматор 18 для изменения порога или суммы координат.

За интервал времени tl — tM, когда значение сигнала tM, вырабатываемого блоком

26 управления, тождественно равно О, производится модификация суммы координат входного сигнала, вырабатываемого сумматором 15 координат. Полученное на выходе сумматора измененное значение суммы координат входного сигнала на величину аР sgn g> записывается в регистр 24 по сигналу tp, вырабатываемому блоком 26 управления.

За интервал времени tM — tl + 1, когда значение сигнала см = 1, производится модификация порога генерации сигнала команды где Vp = const — заранее заданный порог генерации команды, поступающий на сумматор 18 через мультиплексор 8.

Условие генерации команды Y(tl+ 1) на выходе устройства в соответствии с описанным способом моделирования нейрона определяется по формуле

Вычитатель 17, на первый вход которого приходит модифицированный порог V из сумматора 18, а на второй — модифицированная сумма координат А, производит их сравнение. Если разность А — V > О, то знак числа на выходе вычитателя 17 равен нулю, в противном случае — единице. По сигналу

tl + 1, генерируемому блоком 26 управления, знак числа записывается в триггер 11, инверсный вход которого является выходом Y устройства, а также одним из входов дешифратора 27 и одного из управляющих входов мультиплексора 7. Значение У = 1 говорит о генерации команды устройством в момент времени tl+ 1, а значение Y = О об ее отсутствии.

В дискретный момент времени tl+ 2 по сигналу tj + 2, генерируемому блоком 26 управления, на триггер 10 записывается значение награды N(tl + 1). Выход триггера

10 соединен со вторым входом дешифрато5

50 ра 27, который в зависимости от сочетания входных сигналов Y(tl+ 1) и N(tl + r) генерирует значение "1" на одном из своих выходов, а на других — значение "О". Выходы дешифратора 27 подключены к соответствующим входам блока 26управления, который в зависимости от их информационного значения генерирует или нет один из сигналов тз, зъ тзэ, t34.

Мультиплексор 7, управляемый выходом триггера 10 и выходом триггера 11, подключает информационный вход запоминающих блоков 2-5, по сигналу tl+ 2 в счетчик 6 записывается содержимое ячейки памяти, выбираемой по адресу Хк, а по сигналу з из блока 26 управления к содержимому счетчика 6 прибавляется единица, после чего его содержимое записывается в соответствующий запоминающий блок по адресу X<(ti). После того, как ячейкой памяти одного из четырех блоков 2 — 5 по адресу Хк(tl) была проведена запись содержимого счетчика 6, устройство готово к новому циклу приема многомерного сигнала XÄ(tl) генерации команды Y и приему награды N.

Формула изобретения

1. Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона, основанный на приеме многомерных входных сигналов, нахождении суммы координат поступившего входного сигнала, модификации порога сигнала на основе использования оценок событий в связи с поступившим входным сигналом, запоминании фактов генерации сигнала команды и получении сигнала награды, отличающийся тем, что, с целью расширения функциональных возможностей на основе использования прошлого опыта, поступившим входным сигналом модифицируют сумму координат входного сигнала и генерируют сигнал команды в зависимости от разницы между величиной модифицированной. суммы координат сигнала и величиной модифицированного порога, а оценки событий производятся в зависимости от значимости превышения вероятности получения сигнала награды над вероятностью отсутствия этого сигнала при учете условий генерации сигнала команды и получения сигнала награды, при превышении доли случаев с отсутствием сигнала награды при условии отсутствия сигнала команды над соответствующей долей при условии генерации сигнала команды,.либо от значимости тетрахоического показателя связи фактов наличия или отсутствия сигнала команды, 2, Устройство для моделирования нейрона, имеющее два информационных входа

Х» и N, первый из которых предназначен для

1737468

55 приема многомерных сигналов среды, а второй — для приема сигнала награды, один выход Y — выход сигнала команды, и содержащее первый счетчик, вход которого является первым входом устройства, четыре запоминающих блока, адресные входы которых соединены с информационным выходом первого счетчика, второй счетчик, информационный выход которого соединен с входом данных первого запоминающего блока, первый и второй вычитатели, первый триггер, вход которого соединен с выходом первого вычитателя. а выход является выходом устройства, второй триггер, вход которого является вторым входом устройства, дешифратор, первый вход которого соединен с выходом первого триггера, а второй вход — c выходом второго триггера, блок управления, входы которого соединены с выходами дешифратора и выходом переполнения первого счетчика, а выходы блока управления — с первым и вторым тактовыми входами каждого запоминающего блока, с тактовыми входами и входами обнуления первого и второго счетчиков, а также тактовыми входами первого и второго триггеров, о т л и ч а ю щ е е с я тем, что, с целью расширения функциональных возможностей путем увеличения разнообразия поведенческих парадигм, в него введены первый и второй мультиплексоры, блок элементов

И, первый, второй и третий многовходные сумматоры, первый и второй блоки определения вероятности, блок определения безошибочной вероятности и блок определения критерия достоверности, сумматор координат, сумматор, первый и второй регистры, блок коммутации, причем третий информационный вход устройства, предназначенный для приема многомерного сигнала среды S, является первым входом первого регистра, информационный выход первого счетчика соединен с входом сумматора координат, а выход первого мультиплексора соединен с входом первого счетчика, выход которого соединен входом данных второго, третьего и четвертого запо10

45 минающих блоков, а выходы данных четырех запоминающих блоков — с информационными входами первого мультиплексора и информационными входами блока элементов И, выходы которого соединены с первым, вторым, третьим и четвертым входами каждого из трех многовходовых сумматоров, выход первого многовходового сумматора соединен с входом первого и второго блоков определения вероятности, и с входом блока определения безошибочной вероятности, выходы второго и третьего многовходовых сумматоров соединены с входами соответственно первого и второго блоков определения вероятности, выходы которых соединены с первым и вторым входами второго вычитателя и с входом блока определения критерия достоверности, выход которого соединен с входом блока определения безошибочной вероятности, а выход второго вычитателя соединен с входом блока определения критерия достоверности и входом блока определения безошибочной вероятности, выход которого соединен с первым входом сумматора, выход сумматора соединен с первым входом первого вычитателя и информационным входом второго регистра, а второй вход сумматора соединен с выходом второго мультиплексора, первый вход которого соединен с выходом сумматора координат входного сигнала, а второй вход — с источником опорного напряжения, выход второго регистра соединен с вторым входом первого вычитателя, выход первого регистра соединен с первым входом блока коммутации, выход которого соединен с управляющим входом блока элементов И, выходы первого и второго триггеров соединены с первым и вторым управляющими входами первого мультиплексора, а второй вход блока коммутации, управляющий вход второго мультиплексора и тактовые входы первого и второго регистров соединены с соответствующими тактовыми и управляющими выходами блока управления.

1737468

Составитель А. Сапко

Техред М,Моргентал Корректор Т. Малец

Редактор А, Долинич

Производственно-издательский комбинат "Патент", г. Ужгород, ул.Гагарина, 101

Заказ 1893 Тираж Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035, Москва, Ж-35, Раушская наб., 4/5

Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления Способ моделирования целенаправленной деятельности нейрона и устройство для его осуществления 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике, и может быть использовано в качестве элемента нейроподобных сетей для моделирования нейрофизиологических процессов в нервной системе, в устройствах обработки, анализа и распознавания образов, в системах управления интеллектуальными роботами, в параллельных нейрокомпьютерах

Изобретение относится к импульсной технике и может быть, в частности, использовано в устройствах управления приводами, например в антеннах радиолокационных станций, а также при исследовании центральной нервной системы, например механизмов автоматического управления и регулирования многонейронной рефлекторной дуги

Изобретение относится к нейрокибернетике и может быть использовано при исследовании нервной системы методами аналогового моделирования, а также в управляющих и интеллектуальных системах

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и предназначено для применейия в адаптивных сетях распознавания образов, а также в аналоговых вычислительных машинах, моделирующих нейронные сети

Изобретение относится к классу устройств, моделирующих нейрон, и может быть использовано в сенсорных и управляющих системах, а также системах контроля и распознавания образов

Изобретение относится к аналоговым вычислительным устройствам и может быть использовано для моделирования функций нервной системы, а также для применения в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к моделированию элементов дискретной автоматики с рабочим телом в виде потоков сыпучей среды и может быть использовано в качестве учебного пособия для наглядной демонстрации работы псевдонейронной сети

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано при моделировании процессов переработки информации в нейронных и нейроподобных сетях, а также в системах распознавания образов и управления

Изобретение относится к области аналоговой вычислительной техники и нейробионики и может быть использовано для исследования функционирования нейронов спинальных ганглиев, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх