Нейронную

Нейроны — вычислительные машины, созданные природой 
51

---

Несмотря на то что нейроны существуют в различных формах, все 
они передают электрические сигналы от одного конца нейрона к дру­
гому — от дендритов через аксоны до терминал ей. Далее эти сигна­
лы передаются от одного нейрона к другому. Именно благодаря тако­
му механизму вы способны воспринимать свет, звук, прикосновение, 
тепло и т.п. Сигналы от специализированных рецепторных нейронов 
доставляются по вашей нервной системе до мозга, который в основ­
ном также состоит из нейронов.
На приведенной ниже иллюстрации показана схема строения ней­
ронов мозга попугая, представленная одним испанским нейробиоло­
гом в 1899 году. На ней отчетливо видны важнейшие компоненты 
нейрона — дендриты и терминали.
Сколько нейронов нам нужно для выполнения интересных, более 
сложных задач?
52 
Глава 1. Как работают нейронные сети

---

В головном мозге человека, являющемся самым развитым, насчи­
тывается около 100 миллиардов нейронов. Мозг дрозофилы (плодо­
вой мушки) содержит примерно 100 тысяч нейронов, но она способна 
летать, питаться, избегать опасности, находить пищу и решать мно­
жество других довольно сложных задач. Это количество — 100 ты­
сяч — вполне сопоставимо с возможностями современных компьюте­
ров, и поэтому в попытке имитации работы такого мозга есть смысл. 
Мозг нематоды (круглого червя) насчитывает всего 302 нейрона — 
ничтожно малая величина по сравнению с ресурсами современных 
цифровых компьютеров! Но этот червь способен решать такие до­
вольно сложные задачи, которые традиционным компьютерам на­
много больших размеров пока что не по силам.
В чем же секрет? Почему биологический мозг обладает столь заме­
чательными способностями, несмотря на то что работает медленнее 
и состоит из относительно меньшего количества вычислительных 
элементов по сравнению с современными компьютерами? Сложные 
механизмы функционирования мозга (например, наличие сознания) 
все еще остаются загадкой, но мы знаем о нейронах достаточно мно­
го для того, чтобы можно было предложить различные способы вы­
полнения вычислений, т.е. различные способы решения задач.
Рассмотрим, как работает нейрон. Он принимает поступающий 
электрический сигнал и вырабатывает другой электрический сиг­
нал. Это очень напоминает работу моделей классификатора или пре­
диктора, которые получают некоторые входные данные, выполняют 
определенные вычисления и выдают результат.
Так можем ли мы представить нейроны в виде линейных функций 
по аналогии с тем, что мы делали до этого? Нет, хотя сама по себе эта 
идея неплохая. Вырабатываемый нейроном выходной сигнал не явля­
ется простой линейной функцией входного сигнала, т.е. выходной сиг­
нал нельзя представить в виде 
выход = ( 
* вход) + ( 
другая константа).
Согласно результатам наблюдений нейроны не реагируют немед­
ленно, а подавляют входной сигнал до тех пор, пока он не возрастет 
до такой величины, которая запустит генерацию выходного сигнала. 
Это можно представить себе как наличие некоего порогового значе­
ния, которое должно быть превышено, прежде чем будет сгенери­
рован выходной сигнал. Сравните поведение воды в чашке: вода не