Обучение определялось принципом Хебба (Hebb, 1949), который заключается в повышении эффективности веса или силы тока в контактах данного элемента к другим нейронам при условии совпадения активации пре- и постсинаптического НЭ. Сила связи между НЭ, участвующих в обучении, увеличивалась до некоторого предела.
По принципу построения системы уравнений наши модели наиболее близки к направлению адаптивно-резонансной теории, которую развивает в своих работах С. Гроссберг (Grossberg, 2012).
На основе вышеизложенного можно предположить, что относительное повышение интенсивности тормозных гиперполяризационных процессов при выработке внутреннего торможения играет активную роль в реализации его основной функции – ограничения проведения возбуждения на периферию. Это ограничение проведения возбуждения может осуществляться уже вследствие периодического повышения уровня поляризации клеточных тел, т. е. снижения их возбудимости и реактивности. Ограничение проведения возбуждения, как предполагал М. Н. Ливанов (Ливанов, 1972; Livanov & Shul’gina, 1983), вероятно, определяется еще и тем, что эти колебания возбудимости и реактивности при выработке внутреннего торможения не согласованы по частоте и сдвигу фаз во взаимосвязанных структурах мозга, т. е. определяются системной организацией нервных процессов. Для проверки этих предположений были проведены две формы экспериментов на моделях. Результаты первой изложены в главе III, 3, второй – в главе III, 4.
Строение модели. В данном разделе мы остановимся на изложении результатов работы с моделью сети нейроноподобных элементов для выяснения роли гиперполяризационного торможения в процессе прямого и обратного взаимодействия символов в паре при обучении и при последующем распознавании этих символов.
В соответствии с поставленной задачей вариант модели, на котором проведена эта работа, отличается от предыдущих вариантов набором подсистем и архитектурой связей между ними. Обработку информации выполняли четыре системы. Они состояли из матриц, реализующих следующие функции: С – рецептивная матрица. Не производит расчетов, только передает изображение, преобразованное в набор нулей и единиц, на входы к матрице А; А – воспринимающая или ассоциативная матрица, воспринимает информацию от С и выполняет запоминание ее при обучении в виде модифицированных контактов своих элементов на матрице R в зависимости от наличия в этот момент активации соответствующего элемента R по правилу Хебба. R – матрица, подкрепляющая символы при обучении и распознающая в процессе опознания; Р – матрица памяти. На ее элементах в виде распределенного расположения синапсов с различной эффективностью от матриц С и R хранятся образы, зафиксированные при обучении. Была установлена следующая система связей между ними: от рецептивной матрицы С к воспринимающей А и к матрице памяти Р, а также от матрицы памяти Р к матрице А, связи были по принципу «один к одному». Такой тип связи имитирует экранное строение путей передачи модально-специфической (свет, звук, осязание и т. д.) информации в проекционных структурах ЦНС. Связи воспринимающей матрицы А с подкрепляющей и распознающей матрицей R были по принципу «все со всеми», так же, как матрицы R с матрицей памяти P. Такой тип связей имитирует организацию путей для переключения возбуждения посредством «неспецифических» структур, реализующих возможность передачи афферентного возбуждения в любую точку мозга и связь его с любым видом поведения посредством выхода этого возбуждения на любые эффекторы.
Взаимодействие «неспецифических» влияний от матрицы R к матрице памяти Р со «специфической» информацией к матрице Р от матрицы С имитирует «голографическую» запись информации. Все связи между системами нейросети были возбудительными, имели знак «+», за исключением влияний от системы памяти Р к воспринимающей матрице А. Эти связи были тормозными. Они, в отличие от возбудительных связей, имели знак минус, т. е. повышали порог срабатывания НЭ матрицы А (рис. 38, блоки или модули 1 и 2).
Рис. 38. Архитектура варианта модели, реализующего распознавание, называние и обобщение образов.
C1 и С2 – рецептивные матрицы модуля 1 (модуль распознания конкретных образов) и модуля 2 (модуль распознания обобщенных образов), A1 и A2 – воспринимающие или ассоциативные матрицы, P1 и P2 – матрицы памяти, R1 и R2 – подкрепляющие и распознающие матрицы модулей 1 и 2, P3 —матрица памяти модуля обобщения (по Бардычев и Шульгина, 2006).