Süni neyron şəbəkələri

riyazi model bir az fərqlidir. Login riyazi model bir neyron – komponentləri çox sayda ibarətdir ki, bir vektor edir. komponent hər – neyron tərəfindən qəbul olunur paxlalı biridir. model çıxış bir sayı. model daxil vektor bir scalar çevrilir ki, sonra digər neurons köçürülür.

Нейроны

Нейрон (нервная клетка) – это структурно-функциональная единица нервной системы. Эта клетка имеет сложное строение, высоко специализирована и по структуре содержит ядро, тело клетки и отростки. В организме человека насчитывается более ста миллиардов нейронов.

Обзор

Сложность и многообразие нервной системы зависит от взаимодействия между нейронами, которые, в свою очередь, представляют собой набор различных сигналов, передаваемых в рамках взаимодействия нейронов с другими нейронами или мышцами и железами. Сигналы испускаются и распространяются с помощью ионов, генерирующих электрический заряд, который движется вдоль нейрона.

Строение

Тело клетки

Нейрон состоит из тела диаметром от 3 до 100 мкм, содержащего ядро (с большим количеством ядерных пор) и другие органеллы (в том числе сильно развитый шероховатый ЭПР с активными рибосомами, аппарат Гольджи), и отростков. Выделяют два вида отростков: дендриты и аксон. Нейрон имеет развитый цитоскелет, проникающий в его отростки. Цитоскелет поддерживает форму клетки, его нити служат «рельсами» для транспорта органелл и упакованных в мембранные пузырьки веществ (например, нейромедиаторов). В теле нейрона выявляется развитый синтетический аппарат, гранулярная ЭПС нейрона окрашивается базофильно и известна под названием «тигроид». Тигроид проникает в начальные отделы дендритов, но располагается на заметном расстоянии от начала аксона, что служит гистологическим признаком аксона.

Различается антероградный (от тела) и ретроградный (к телу) аксонный транспорт.

Дендриты и аксон

Основные статьи: Дендрит, Аксон
Схема строения нейрона

Аксон обычно — длинный отросток, приспособленный для проведения возбуждения от тела нейрона. Дендриты — как правило, короткие и сильно разветвлённые отростки, служащие главным местом образования влияющих на нейрон возбуждающих и тормозных синапсов (разные нейроны имеют различное соотношение длины аксона и дендритов). Нейрон может иметь несколько дендритов и обычно только один аксон. Один нейрон может иметь связи со многими (до 20-и тысяч) другими нейронами.

Дендриты делятся дихотомически, аксоны же дают коллатерали. В узлах ветвления обычно сосредоточены митохондрии.

Дендриты не имеют миелиновой оболочки, аксоны же могут её иметь. Местом генерации возбуждения у большинства нейронов является аксонный холмик — образование в месте отхождения аксона от тела. У всех нейронов эта зона называется триггерной.

Cинапс

Основная статья: Синапс

Си́напс — место контакта между двумя нейронами или между нейроном и получающей сигнал эффекторной клеткой. Служит для передачи нервного импульса между двумя клетками, причём в ходе синаптической передачи амплитуда и частота сигнала могут регулироваться. Одни синапсы вызывают деполяризацию нейрона, другие — гиперполяризацию; первые являются возбуждающими, вторые — тормозящими. Обычно для возбуждения нейрона необходимо раздражение от нескольких возбуждающих синапсов.

Классификация

Структурная классификация

На основании числа и расположения дейндритов и аксона нейроны делятся на безаксонные, униполярные нейроны, псевдоуниполярные нейроны, биполярные нейроны и мультиполярные (много дендритных стволов, обычно эфферентные) нейроны.

Безаксонные нейроны – небольшие клетки, сгруппированы вблизи спинного мозга в межпозвоночных ганглиях, не имеющие анатомических признаков разделения отростков на дендриты и аксоны. Все отростки у клетки очень похожи. Функциональное назначение безаксонных нейронов слабо изучено.

Униполярные нейроны – нейроны с одним отростком, присутствуют, например в сенсорном ядре тройничного нерва в среднем мозге.

Биполярные нейроны – нейроны, имеющие один аксон и один дендрит, расположенные в специализированных сенсорных органах – сетчатке глаза, обонятельном эпителии и луковице, слуховом и вестибулярном ганглиях;

Мультиполярные нейроны – Нейроны с одним аксоном и несколькими дендритами. Данный вид нервных клеток преобладает в центральной нервной системе

Псевдоуниполярные нейроны – являются уникальными в своём роде. От тела отходит один остросток, который сразу же Т-образно делится. Весь этот единый тракт покрыт миелиновой оболочкой и структурно представляет собой аксон, хотя по одной из ветвей возбуждение идёт не от, а к телу нейрона. Структурно дендритами являются разветвления на конце этого (периферического) отростка. Триггерной зоной является начало этого разветвления (т. е. находится вне тела клетки).

Функциональная классификация

По положению в рефлекторной дуге различают афферентные нейроны (чувствительные нейроны), эфферентные нейроны (часть из них называется двигательными нейронами, иногда это не очень точное название распространяется на всю группу эфферентов) и интернейроны (вставочные нейроны).

Афферентные нейроны (чувствительный, сенсорный или рецепторный). К нейронам данного типа относятся первичные клетки органов чувств и псевдоуниполярные клетки, у которых дендриты имеют свободные окончания.

Эфферентные нейроны (эффекторный, двигательный или моторный). К нейронам данного типа относятся конечные нейроны – ультиматные и предпоследние – неультиматные.

Ассоциативные нейроны (вставочные или интернейроны) – эта группа нейронов осуществляет связь между эфферентными и афферентными, их делят на комисуральные и проекционные (головной мозг).

Морфологическая классификация

Нервные клетки бывают звездчатые и веретенообразные, пирамидальные, зернистые, грушевидные и т.д.

Развитие и рост нейрона

Нейрон развивается из небольшой клетки — предшественницы, которая перестаёт делиться ещё до того, как выпустит свои отростки. (Однако, вопрос о делении нейронов в настоящее время остаётся дискуссионным. [1] (рус.) ) Как правило, первым начинает расти аксон, а дендриты образуются позже. На конце развивающегося отростка нервной клетки появляется утолщение неправильной формы, которое, видимо, и прокладывает путь через окружающую ткань. Это утолщение называется конусом роста нервной клетки. Он состоит из уплощенной части отростка нервной клетки с множеством тонких шипиков. Микрошипики имеют толщину от 0,1 до 0,2 мкм и могут достигать 50 мкм в длину, широкая и плоская область конуса роста имеет ширину и длину около 5 мкм, хотя форма её может изменяться. Промежутки между микрошипиками конуса роста покрыты складчатой мембраной. Микрошипики находятся в постоянном движении — некоторые втягиваются в конус роста, другие удлиняются, отклоняются в разные стороны, прикасаются к субстрату и могут прилипать к нему.

Конус роста заполнен мелкими, иногда соединёнными друг с другом, мембранными пузырьками неправильной формы. Непосредственно под складчатыми участками мембраны и в шипиках находится плотная масса перепутанных актиновых филаментов. Конус роста содержит также митохондрии, микротрубочки и нейрофиламенты, имеющиеся в теле нейрона.

Вероятно, микротрубочки и нейрофиламенты удлиняются главным образом за счёт добавления вновь синтезированных субъединиц у основания отростка нейрона. Они продвигаются со скоростью около миллиметра в сутки, что соответствует скорости медленного аксонного транспорта в зрелом нейроне. Поскольку примерно такова и средняя скорость продвижения конуса роста, возможно, что во время роста отростка нейрона в его дальнем конце не происходит ни сборки, ни разрушения микротрубочек и нейрофиламентов. Новый мембранный материал добавляется, видимо, у окончания. Конус роста — это область быстрого экзоцитоза и эндоцитоза, о чём свидетельствует множество находящихся здесь пузырьков. Мелкие мембранные пузырьки переносятся по отростку нейрона от тела клетки к конусу роста с потоком быстрого аксонного транспорта. Мембранный материал, видимо, синтезируется в теле нейрона, переносится к конусу роста в виде пузырьков и включается здесь в плазматическую мембрану путём экзоцитоза, удлиняя таким образом отросток нервной клетки.

Росту аксонов и дендритов обычно предшествует фаза миграции нейронов, когда незрелые нейроны расселяются и находят себе постоянное место.

См. также

Сома · Аксон (Аксонный холмик, Терминаль аксона, Аксоплазма, Аксолемма, Нейрофиламенты)

Süni neyron şəbəkələri

Süni neyron şəbəkələri – neurons – xüsusi hüceyrələri təşkil edir ki, həmin. Onlar insan sinir sisteminin etmək bioloji neurons, yəni hüceyrələrin riyazi modelləri.

İlk dəfə biz 1943-cü ildə neyron şəbəkələri gedir, və perceptron Rosenblatt ixtira sonra qızıl dövr gəldi və şəbəkələr çox məşhur oldu. Lakin, alim perceptron təsirsizlik sübut etmişdir ki, 1969-cu ildə Minskdə dərc sonra, müəyyən şərtlər altında, bu sahədə maraq kəskin azalıb. Amma hekayə süni şəbəkələri ilə bitmir. . 1985-ci ildə J. Hopfield işlərini təqdim neyron şəbəkə sübut – maşın üçün böyük bir vasitədir öyrənmək.

Bu biologiya neçə anlayışları və prinsipləri borc idi. Neuron – sonra qəbul və keçid bir növ paxlalı (siqnalları) ötürür. neyron kifayət qədər güclü bir təcil alırsa, bu aktiv inanılır və onunla bağlı neurons qalan paxlalı ötürür. aktiv deyil eyni Neuron, bu zərbə ötürmək deyil, istirahət qalır. birinə neurons birləşdirmək və müxtəlif mənbələrdən siqnalları qəbul impulslar vəzifə və dendrites, ötürmək paxlalı, Axon almaq synapses: Neuron bir neçə əsas komponentdən ibarətdir. bir neyron müəyyən ərəfəsində yuxarıda təkan alır, o, dərhal növbəti neyron üçün bir siqnal göndərir.

riyazi model bir az fərqlidir. Login riyazi model bir neyron – komponentləri çox sayda ibarətdir ki, bir vektor edir. komponent hər – neyron tərəfindən qəbul olunur paxlalı biridir. model çıxış bir sayı. model daxil vektor bir scalar çevrilir ki, sonra digər neurons köçürülür.

Neyron şəbəkələri iki yolla təlim bilər: və bir müəllim olmadan. öyrənmə prosesi bir neçə mərhələdən ibarətdir. Birincisi, şəbəkə xaricində stimul olan giriş. qaydalara uyğun neyron şəbəkə pulsuz parametrləri dəyişir Sonra, sonra şəbəkə artıq fərqli giriş stimul cavab verir. proses şəbəkə problemi həll deyil kimi uzun kimi təkrar olunmalıdır. bir müəllim ilə öyrənmək alqoritm şəbəkə təlim zamanı artıq düzgün cavab olmasıdır. Bu üsul müvəffəqiyyətlə çox applications üçün istifadə edilmişdir, lakin bu tez-tez bioloji inanılmaz olması üçün tənqid olunur. Neyron şəbəkələri halda yalnız məlum giriş müəllim olmadan hazırlanır. Onlara əsasən, şəbəkə tədricən ən yaxşı dəyər nəticələr vermək öyrənir.

neyron şəbəkələri tətbiqi həqiqətən müxtəlifdir. Onlar tez-tez müxtəlif tanınması, proqnozlaşdırılması, yaradılması avtomatlaşdırılması üçün istifadə olunur ekspert sistemləri, funksionallarının uyğunlaşdırılması. Belə bir şəbəkə proqnozlaşdırmaq səs tanınması və ya optik siqnalları edə bilərsiniz ilə mübadilə göstəriciləri, məsələn, bir mətn və ya avtomobil park çıxış sintez edə bilər self-təhsil, qadir sistemi yaratmaq. Qərbdə neyron şəbəkələri daha fəal, təəssüf ki, daxili firmalar hələ bu metodu qəbul etmişdir deyil istifadə olunur.

Biz ideal həll – bəzi yerlərdə şərti hesablamalar mövcud neyron şəbəkələr ANN üstünlükləri baxmayaraq. Onlar öyrənmək qadir olduğundan, onlar yanlış ola bilər. Bundan əlavə, siz dəqiq inkişaf neyron şəbəkə optimal olduğunu təmin edə bilməz. geliştirici, sınaq və təlim şəbəkəsinin məlumat əldə etmək, problemi təsvir bir çox informasiya var, problemin xarakteri müraciət olunur anlamalıdır təlim transfer funksiyası və gürzə funksiyaları sağ metodu seçin.

Neyronlar haqqında bilməli olduğunuz hər şey

Neyronlar insan bədənində məlumat daşımaqdan məsuldur. Elektrik və kimyəvi siqnalları istifadə edərək, həyatın bütün zəruri funksiyalarını əlaqələndirməyə kömək edirlər. Bu yazıda neyronların nə olduğunu və necə işlədiklərini izah edirik.

Bir sözlə, sinir sistemlərimiz ətrafımızda və içimizdə olanları müəyyən edir; necə hərəkət etməyimizə qərar verirlər, daxili orqanların vəziyyətini dəyişdirirlər (məsələn, ürək dərəcəsi dəyişir) və nə olduğunu düşünməyə və xatırlamağımıza imkan verir. Bunu etmək üçün inkişaf etmiş bir şəbəkəyə – neyronlara güvənir.

Beyində təxminən 86 milyard nöron olduğu təxmin edilmişdir; bu nəhəng hədəfə çatmaq üçün inkişaf etməkdə olan bir fetus dəqiqədə 250.000 neyron yaratmalıdır.

Hər bir neyron başqa bir 1000 neyronla əlaqələndirilir və inanılmaz dərəcədə mürəkkəb bir əlaqə şəbəkəsi yaradır. Neyronlar sinir sisteminin əsas vahidləri hesab olunur.

Bəzən sinir hüceyrələri adlandırılan neyronlar, beynin yüzdə 10-unu təşkil edir; qalan hissəsi neyronları dəstəkləyən və bəsləyən glial hüceyrələrdən və astrositlərdən ibarətdir.

Neyronlar necə görünür?

Neyronları yalnız mikroskopla görmək olar və üç hissəyə bölmək olar:

Soma (hüceyrə bədəni) – neyronun bu hissəsi məlumat alır. Hüceyrənin nüvəsini ehtiva edir.

Dendrites – bu incə liflər digər neyronlardan soma qədər məlumat daşıyır. Bunlar hüceyrənin “giriş” hissəsidir.

Axon – bu uzun proyeksiya somadan məlumat daşıyır və digər hüceyrələrə göndərir. Bu hüceyrənin “çıxış” hissəsidir. Normalda digər neyronların dendritlərinə birləşdirən bir sıra sinapslarla başa çatır.

Həm dendritlərə, həm də aksonlara bəzən sinir lifləri deyilir.

Aksonların uzunluğu xeyli dəyişir. Bəziləri kiçik ola bilər, bəziləri isə 1 metrdən uzun ola bilər. Ən uzun aksona, dəridən beyinə məlumat ötürən sinir hüceyrələri cisimlərinin bir dəstəsi olan dorsal kök ganglionu (DRG) deyilir. DRG-dəki bəzi aksonlar ayaq barmaqlarından beyin kökünə qədər uzanır – hündür bir insanda 2 metrə qədər.

Neyron növləri

Neyronlar müxtəlif yollarla, məsələn, əlaqə və ya funksiyaya görə növlərə bölünə bilər.

Əlaqə

Efferent neyronlar – bunlar mərkəzi sinir sistemindən (beyin və onurğa beyni) mesaj alır və bədənin digər hissələrindəki hüceyrələrə çatdırır.

Afferent neyronlar – bədənin qalan hissələrindən mesajlar götürüb mərkəzi sinir sisteminə (MSS) çatdırın.

İnternerlər – MSS-dəki neyronlar arasındakı bu ötürmə mesajları.

Funksiya

Sensor – duyğulardan CNS-ə siqnalları daşıyın.

Relay – CNS daxilində siqnalları bir yerdən digərinə daşımaq.

Motor – CNS-dən əzələlərə siqnalları daşıyır.

Neyronlar bir mesajı necə daşıyırlar?

+ ) və natrium (Na + ) fəaliyyət potensialını yaradan ionlar. İonlar gərginlikli ion kanalları və nasoslar vasitəsilə aksonlara daxil olur və çıxır.

Bu qısaca bir müddətdir:

1. Na + imkan verən Na kanalları açılır + hüceyrəyə basmaq, onu daha müsbət hala gətirmək.
2. Hüceyrə müəyyən bir yükə çatdıqdan sonra K + kanallar açılır, K. + hücrədən çıxmaq.
3. Na + kanalları bağlanır, ancaq K + kanallar açıq qalır və pozitiv yükün hüceyrədən çıxmasına imkan verir. Membran potensialı eniş edir.
4. Membran potensialı istirahət vəziyyətinə qayıtdıqda K + kanallar bağlandı.
5. Nəhayət, natrium / kalium pompası Na + hüceyrəsindən və K-dən nəql edir + növbəti hərəkət potensialı üçün hüceyrəyə yenidən qayıdın.

Fəaliyyət potensialları hər zaman eyni ölçüdə olduqları üçün “tamamilə və ya heç bir şey” kimi təsvir edilir. Bir stimulun gücü tezlik istifadə edərək ötürülür. Məsələn, bir stimul zəifdirsə, neyron daha az atəş edər və güclü bir siqnal üçün daha çox atəş edər.