Нейроны число

Нейронная сеть, использованная для идентификации и предсказания функционирования химических процессов и реакторов на случайных интервалах времени [41], содержала один скрытый слой с различным числом узлов —от 3 до 10. При увеличении числа узлов скрытого слоя точность результатов возрастает. При этом было необходимо около 300 тыс. циклов обучения НС. [c.88]

Среди огромного числа (порядка 10 ) нейронов человека, обеспечивающих восприятие, лишь некоторая часть занята сформированными уже понятиями, другая же служит для образования новых понятий. Формирование нового понятия по существу заключается в установлении коэффициентов усиления реагирующего нейрона. Процесс установления этих коэффициентов в схеме мо-делй восприятия можно описывать в терминах поощрения и наказания. [c.91]

Число нейронов суммирующего слоя определяется по оценочному соотношению [3] [c.7]

Искусственные нейронные сети (ИНС) конструируются по принципам построения их биологических аналогов. Основная аналогия заключается в том, что и те, и другие содержат большое число простейших параллельных вычислительных элементов — нейронов или ячеек нейронов (рис. 2.4), — образующих сеть, которая способна обучаться и решать сложные задачи. [c.75]

Выбор числа нейронов скрытого слоя N ,id является сложной задачей, так как он оказывает большое влияние на процесс обучения ИНС и эффективность созданной ИНС. Наиболее часто используется следующее уравнение для расчета максимального числа нейронов скрытого слоя двухслойной сети [c.84]

Связь миллиардов нейронов мозга осуществляется посредством медиаторов. Химическое вещество можно отнести к числу медиаторов лишь в том случае, если оно удовлетворяет ряду критериев. В нервных волокнах должны содержаться ферменты, необходимые для синтеза этого вещества. При раздражении нервов это вещество должно выделяться, реагировать со специфическим рецептором на постсинаптической клетке и вызывать биологическую реакцию. Должны существовать механизмы, быстро прекращающие действие этого вещества. [c.637]

Спин характеризуется ядерным спиновым квантовым числом /, которое может принимать значения, кратные 1/2, т. е. 7 - О, 1/2, 1, 3/2 и т. д. Все ядра с нечетными массовыми числами, а также ядра с четными массовыми числами, но имеющие нечетное число протонов и нечетное число нейронов, обладают магнитным моментом. Следовательно, ядра Н, С, N, 0, Р и 1Р имеют магнитный момент и могут давать спектры ЯМР, тогда как ядра С, %0 и не обладают магнитным моментом. Считается, что для спектроскопии ЯМР лучше подходят ядра с / - 1/2, т, е. Н, С, Р и "Р. Величину / рассчитать не удается (табл. 4.9). [c.116]

Следы серебра (порядка 0,02 мг. 5 на 100 г сухого вещества) содержится в организмах всех млекопитающих, но его биологическая роль не ясна. У человека повышенным содержанием Ад (0,03 мг на 100 г свежей ткани, или 0,002 вес. в золе) характеризуется головной мозг. Интересно, что в изолированных ядрах его нервных клеток — нейронов (число которых у человека составляет около 15 млрд.) — серебра гораздо больше (0,08 вес. % в золе). С пищевым рационом человек получает в среднем около 0,1 мг Ае за сутки. Относительно много его содержит яичный желток (0,2 мг в 100 г). Выводится серебро из организма главным образом с калом. [c.44]

Обычно эти потенциалы быстро затухают - за время порядка 10 мс. Если же клетка регулярно бомбардируется сигналами от других нейронов, число синапсов с которыми может исчисляться тысячами, изменение потенциала может поддерживаться более длительно. Возбуждаюпшй потенциал получил свое название оттого, что если он достигает примерно 20 мВ, то нервная клетка возбуждается — в ней возникает потенциал действия. Тормозной потенциал соответственно препятствует возникновению этого импульсного процесса. Что очень существенно, потенциал действия, или спайк, обладает способностью распространяться вдоль клетки, а именно вдоль отростка нейрона, называемого аксоном, иногда достигающего метровой длины. Движение спайков по аксонам составляет основу механизма передачи информации в нервной системе. Локальные изменения потенциалов (градуальные потенциалы) определяют частоту появления спайков в той или иной клетке. [c.85]

Нейроны и глиальные клетки тесно переплетены между собою, образуя нейропиль (нервную сеть) с много исленными контактами (синапсами) между нейронами. Число нейронов в коре около десяти миллиардов (10 ). Отдельный нейрон обладает своеобразным строением тело клетки имеет в поперечнике десятки микрометров, из него выходят многочисленные тонкие и длинные отростки диаметром в несколько микрометров. Один из них резко выделен по своей функции - это аксон, длина которого может достигать одного метра. По нему от тела нейрона может распространяться нервный имп>тс и передаваться на большие расстояния. Пучки аксонов, каждый из которых окружен изолирующей миелиновой оболочкой, и образуют белое вещество мозга. Миелиновая изоляция на аксонах не сплошная, а похожа на ряд удлиненных бусин, образованных специальной разновидностью глиальных клеток. Трансмембранные токи могут течь только в зазорах между этими бусинами. Белое вещество мозга осуществляет коммуникационные функции в мозге, передавая в виде импульсов (аналог цифрового кода) информацию в нервной системе. Самый большой пучок таких аксонных проводов - это мозолистое тело, соединяющее полушария мозга и содержащее около 2 10 волокон, а общее число аксонов, составляющих белое вещество, примерно равно числу нейронов в коре, т.е. 10 [218]. [c.126]

После того как будут выбраны центры и нелинейная функция, необходимо произвести обучение сети. Логично поиск весов ко,..., Хпг осуществить с применением метода наименьщих квадратов (МНК). При этом определение коэффициентов X сводится к решению системы уравнений, которую можно записать в следующей матричной форме Х Х = X, (4) где л, - оценки коэффициентов X,. Доказано, что данная система имеет решение, если ее определитель отличен от нуля. Также известно, что при увеличении числа оцениваемых параметров система (4) становится плохо обусловленной, что затрудняет оценк> параметров либо делает ее вообще невозможной. Однако при практической реализации МНК на ЭВМ может оказаться, что определитель системы (4) близок к нулю даже при небольшом числе оцениваемых параметров, особенно когда точки Х равномерно распределены на интервале [а,Ь]. Учитывая специфику нейронных сетей, а именно большое количество оцениваемых весов, применение МНК в традиционном виде оказалось непригодным, что было подтверждено практическими испытания.ми. В случае использования ортогонального метода наименьших квадратов удается получить точные оценки параметров модели независимо от их числа. Более того при данном подходе возможно произвести оценку влияния каждого параметра сети на точность аппроксимации, что при использовании обычного МНК невозможно из за наличия корреляции. [c.175]

Первое - разобьем ректификационную колонну (РК) на несколько областей по ьысоте. Границами каждой области будут являться точки контроля над ходом процесса. В результате этого уменьшается количество аппрокси.мируе-мых выходных переменных для каждой области РК, увеличивается количество входных переменных для РК в целом, уменьшается область аппроксимации входных переменных в выходные. Для каждой области РК строим искусственную нейронную сеть. Будет справедливо утверждать, что уменьшение максимального числа элементов промежуточного уровня приводит к уменьшению вре.чени обучения НС. Уменьшение области аппроксимации входных переменных в выходные способствует уменьшению обучающих пар входных и выход- [c.207]

Функционирование мозга и нервной системы человека основано на активности нейронов. Нейрон — это нервн 1Я клетка вместе с ее отростками, представляющая собой структурно-функциональный элемент нервной системы. Нейрон состоит из тела (или сомы), которое содержит ядро, и отходящих от тела множества коротких ветвеобразных дендритов и одного, как правило, ветвящегося лишь на конце отростка аксона. Соединение нейронов в нервной системе осуществляется с помощью специальных контактов — возбуждающих и тормозящих синапсов, передающих нервные импульсы и концентрационно-полевые возмущения. Каждый нейрон функционирует под воздействием входных сигналов, поступающих через дендриты. Выходной сигнал возбужденного нейрона передается через аксон. Входные сигналы через дендриты мо1уг быть либо возбуждающими, либо тормозящими. Нейрон возбуждается, т. е. передает сигнал через аксон, только в том случае, если число пришедших по возбуждающим дендритам сигналов больше числа сигналов, пришедших по тормозящим дендритам. [c.85]

В настоящее время нейронные сети стали одним из основных инструментов теории искусственного интеллекта и трудно назвать прикладную область где бы не были хотя бы попытки их успешного применения. И сами нейронные сети сформировались в мощное разветвленное научное направление, которое включает теорию искусственных нейронных сетей, нейроматематику и нейрокомпьютеры, реализующие нейросетевые парадигмы. Теория искусственных нейронных сетей, являясь основой всего направления, еще во -многом находится в периоде становления несмотря на многообразие нейросетевых парадигм и типов нейронных сетей, реализующих их. В теории искусственных нейронных сетей особое место заняли сети обратного распространения. Именно они наиболее теоретически разработаны и широко применяются в гфикладных областях ( в том числе в химии и химической технологии). [c.71]

Разработки в области применения искусственных нейронных сетей в химии и химической технологии основываются на способности нейронных сетей к обобщению информащш и, как следствию этого, прогнозироваию поведения изучаемого объекта, а так же их способности сколь - угодно точно аппроксимировать многомерные ( в том числе и разрывные ) отображе1шя. Отсюда вытекают успешные применения нейронных сетей для предсказания свойств химических соединений, протекания физике - химических процессов и их управления. [c.73]

Однако в силу сложности протекающих в отделении процессов невозможгю быстро обнаружить неисправности и их причины. И здесь возможно применять искусственные нейронные сети. В качестве входных элементов нейронной сети берутся основные технологические параметры. Структура используемых нейронных сетей для управления отделениями была следующей. Для отделения сополимеризации число входов - 5, число выходов [c.77]

Синтез РНК связан с количеством транспортной т-РНК, т. е. РНК переносящей аминокислоты. Если концентрация молекул т-РНК, не имеющих нагрузки, возрастает, то синтез РНК задерживается. Действие этого поразительного механизма уже само по себе указывает на постоянную пространственную близость всех деталей аппарата, синтезирующего белок. В действительности так оно и есть, ведь синтез белка протекает в рибосомах, т. е. в организованных частицах клетки. Число структур, образуемых мембранами, не исчерпывается, конечно, митохондриями и рибосомами. Ядро клетки, лизосомы, аппарат Гольджи и другие органел-лы также построены из мембран они же послужили и материалом для создания нейронов — элементов нервной системы, в том числе и мозга, выполняющего высшие кодовые функции. [c.395]

Этап 1999 года Разработка профаммно-математического обеспечения расчета и проектирования технологических схем разделения много-компонетных смесей (в том числе с использованием нейронных сетей). [c.29]

К числу нейронов, выделяющих ацетилхолин, относятся моторные нейроны, образующие нервно-мышечные соединения, все преганглио-нарные нейроны автономной нервной системы и постганглионарные нейроны парасимпатической нервной системы. Большое количество других холинэргических синаптических областей обнаружено также в головном мозге. [c.332]

В настоящее время установлено, что помимо ацетилхолина нейромедиаторами являются норадреналин, адреналин (у амфибий) и у-ами-номасляная кислота (ГАМК). Известно также большое количество соединений — кандидатов на роль медиаторов. К ним относятся дофамин, 5-окситриптамин (серотонин), глутаминовая кислота и глицин, в пользу медиаторной функции которых накапливается все больше данных. В отношении других соединений, таких, как аспарагиновая кислота, таурин и ряд пептидов, в том числе гипоталамические либерины, вопрос окончательно еще не решен [58]. Возможно, что список несомненных нейромедиаторов будет быстро расти. Принято считать, что каждый отдельный нейрон высвобождает только один медиатор. Однако в настоящее время существуют некоторые сомнения относительно этого тезиса. [c.335]

В чем состоит действие хлорпромазина Некоторый свет на этот вопрос проливает то обстоятельство, что при приеме препарата иногда наблюдаются побочные явления экстрапирамидной природы, выражающиеся в сильном треморе и других симптомах болезни Паркинсона. Это показывает, что хлорпромазин блокирует дофаминовые рецепторы в полосатом теле, создавая тем самым функциональный дефицит дофамина [89]. Если это так, то можно предположить, что шизофрения может быть следствием гиперактивности дофаминовых нейронов, в том числе, вероятно, нейронов, которые обладают пониженной активностью при паркинсонизме. В пользу указанной точки зрения свидетельствует также тот факт, что амфетамины (рис. 16-9) обычно усиливают проявление симптомов шизофрении, а в очень высоких дозах индуцируют появление шизофреноидной симптоматики у нормальных людей. Есть основания считать, что амфетамин замещает дофамин в физиологических процессах. [c.342]

Значительная часть наш их знаний о мембранах сложилась благодаря интенсивным многолетним исследованиям, проведенным на мембранах определенных типов. К их числу относятся следующие 1. Мие-линовая оболочка, состоящая из плазматических мембран, образуемых шванновскими клетками, которые прилежат ко многим нейронам. Шванновские клетки как бы наматываются на аксоны нейронов, причем цитоплазма из них выдавливается и образуются тонкие, но плотно упакованные мембранные слои, окружающие аксоны и служащие для них прекрасным изолятором . Из всех известных мембран миели-новые обладают наибольшей устойчивостью и содержат наибольшее количество липидов (80%). 2. Плазматические мембраны эритроцитов человека, которые могут быть получены путем осмотического шока этих клеток. Образующиеся при этом тени эритроцитов содержат около 1 % сухого вещества клетки по сравнению с другими мембранами они изучены, пожалуй, наиболее полно. 3. Мембраны б актерий, и в первую очередь Е. oli. 4. Наружный членик рецепторных клеток сет- [c.337]

Nout), число нейронов в скрытом слое матрицы весовых ко- [c.81]

В данной задаче число нейронов в выходном слое равно единице, в качестве параметра реального выходного состояния нейрона выходного слоя используется прогнозируемое значение концентрации загрязняющего вещества s в точке контроля к в момент времени X + 1, т. е. для р-го обучающего примера = Ср рлсч ("г + ) Желаемое состояние нейрона выходного слоя определяется экспериментальным значением концентрации, замеренным в момент времени х + 1, т. е. = Ср эксп(т + О- С учетом всего сказанного целевая функция ощибки E(w) [соотнощение (2.28)] для данной задачи преобразуется к виду [c.86]

Физиологически рецепторы функционируют как регуляторные белки. Число, сродство и активность рецепторов находятся под контролем различных механизмов регуляции. Они также являются местом действия многочисленных экзогенных эффекторов, а именно лекарств и токсинов. Некоторые заболевания нервной системы имеют рецепторную природу (миастения и, возможно, шизофрения). Некоторые, так называемые рецепторы, особенно участки связывания лекарств, могут быть в действительности регуляторными связывающими центрами или субъединицами истинных комплексов нейромедиатор — рецептор. Таким образом, мягкие транквилизаторы, бенздиазепины и барбитураты, которые усиливают ингибиторное действие GABA-эргических нейронов, по-видимому, действуют путем стимуляции связывания GABA с ее рецептором. [c.300]

Фактор как долго может определяться са.мопроизвольно с помощью молекулярного механизма транскрипции и трансляции ДНК для нас же особый интерес представляют факторы сколько и где . Если сайт (т. е. клеточное окружение развивающейся козетки на пути от нервной пластинки к специализированному органу-мишени) влияет на экспрессию гена, то это предполагает ограничение генетической детерминированности организма. В самом деле, имеются доказательства того, что клетки влияют друг на друга в период развития. Это происходит либо при прямом контакте, молекулярный механизм которого не вполне ясен, либо при выделении химических сигналов, называемых факторами роста нервов. Последние мы будем обсуждать в связи с термином трофизм, а механизм прямого контакта будет показан на примере образования и стабилизации синапсов. Следует отметить, что не только генетическая программа определяет окончательную структуру нейрональной сети, существенно также положение отдельной клетки в пространстве и времени. Именно последнее и помогло сделать следующий вывод геном человека содержит >10 генов, а число синапсов >10 (10 ° нейронов, каждый из которых имеет 10 синапсов, см. выше), так что маловероятно (хотя и нельзя считать совсем невозможным вследствие огромного разнообразия антител, продуцируемых ограниченным числом генов), чтобы специфичность каждого отдельного синапса программировалась определенным участком гена. Мы еще вернемся к этому важному вопросу при рассмотрении синаптогенеза, т. е. процесса образования и стабилизации специфических синапсов. Представляется вполне допустимым, что развитие нервной системы контролируется несколькими факторами генетическим, трофи- [c.319]

Смотреть страницы где упоминается термин Нейроны число: [c.345] [c.71] [c.249] [c.70] [c.181] [c.77] [c.77] [c.6] [c.27] [c.27] [c.325] [c.329] [c.7] [c.77] [c.88] [c.93] [c.639] [c.517] [c.431] [c.124] [c.136] [c.155] [c.189] [c.62]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология