Нейросетевые структуры и технологии. Часть 1. Электрические и математические модели нейронов. НС прямого распространения. Клюкин В.И - 9 стр.

ляет собой каноническую модель электрогенеза нервной клетки. Реше-
ние этой системы имеет вид скачкообразного изменения мембранного
потенциала U(t) на достаточно большую (~100 мВ) величину (рис. 1.4),
которое распространяется по поверхности мембраны. Значение полу-
ченных результатов состояло в том, что для других биообъектов аппрок-
симация кинетики ионных токов (со своим набором эмпирических
функций и констант) оказалась аналогичной, то есть система уравнений
Ходжкина–Хаксли стала образцовой моделью, по которой проверяются
нелинейные эффекты в нервных клетках.
          U(t),
          мВ 100




               60




               20

                                                            t, мс
                0         1      2      3       4      5

                    Рис. 1.4. Форма нервного импульса – спайка
      (–––– – из модели Ходжкина–Хаксли; – – – – по результатам измерений)

      Необходимо отметить, однако, что рассмотренная модель описывает
только электрическую активность нейронов. Более сложные модели, вклю-
чающие химические взаимодействия и содержащие до 150 параметров,
требуют для своего расчета супермощных компьютеров, хотя получаемые
на их основе результаты качественно практически не отличаются от моде-
ли Ходжкина–Хаксли.
1.3. Оптоэлектронная модель нейрона
       Электрические модели нейронов типа Ходжкина–Хаксли не слишком
удобны для построения в элементной базе ИС ввиду необходимости реализа-
ции заметной емкостной составляющей и большого числа управляемых ис-
точников тока (напряжения). Более того, огромное число синаптических свя-
зей, осуществляемых с помощью электрических межсоединений, в любых
технологиях СБИС приводит к значительному росту размеров и энергопо-
требления НС. В этом плане наиболее перспективно использование оптики,
где в условиях однонаправленности сигналов (от источника света к приемни-
ку) и отсутствии их взаимного влияния возможно построение даже трехмер-
ных структур ИНС. И здесь может оказаться целесообразным использование

                                            9