Математика и Computer Science

Физики смоделировали влияние шума на нейронные сети

Физики смоделировали влияние шума на нейронные сети

SwissCognitive/Jotta/Flickr/Indicator.Ru

Исследователи из Уральского федерального университета и Университета Иннополис изучили влияние шума на работу нейронных сетей мозга. Результаты показали, что воздействие шума может изменить состояние системы, однако точно предсказать изменения удается не во всех случаях. Полученные данные помогут улучшить работу искусственных нейронных сетей и понять патологические состояния мозга. Статья опубликована в журнале Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.

Физики проанализировали чувствительность нейронных сетей к случайным воздействиям с помощью матмодели. Они изучили три основных варианта нейронной связи и влияние шума на них: равновесные подсистемы, периодические осцилляторы и хаотические осцилляторы. Результаты показали, что в первой ситуации шум может разрушить синхронизацию. Во втором варианте система сохраняет динамику даже под влиянием шума. В третьем — с усилением связи хаотические осцилляции могут трансформироваться в регулярные периодические.

«В нашей модели исследовались аддитивный шум и его влияние на нейронные системы. Этот шум проходит через каналы в нейронных сетях. Но есть также мультипликативный шум, мы не можем утверждать, какое именно влияние он будет оказывать на нейронные связи и к какой динамике приводить в ситуации, когда к внутреннему шуму будет примешиваться и внешний. Было бы очень интересно сделать эту тему предметом будущих работ», — рассказывает один из авторов работы, профессор УрФУ Лев Ряшко.

Нейронные сети — системы из связанных между собой элементов, их природный прототип отвечает за наши мыслительные процессы. Наиболее распространенные — осцилляторные нейронные сети — состоят из колеблющихся элементов, процессы внутри таких систем могут быть предсказуемыми или случайными. На систему могут влиять внешние шумы — колебания различной природы (громкий звук, микроволновые излучения, порывы ветра и т. д.), способные изменить динамику ее работы. Например, в мозге функции элементов системы обусловлены активностью ионных каналов, которые открываются и закрываются в ответ на определенные сигналы. Однако всегда остается вероятность, что канал сработает случайно. В зависимости от чувствительности система может продолжить работать в обычном режиме, сбиться или вовсе изменить свою динамику.

Всего насчитывается около 40 видов нейронной синхронизации. К примеру, синфазная и противофазная синхронизация играет основную роль в том, как наш мозг будет функционировать. Из-за того, что процессы в таком взаимодействии могут быть случайными, динамика колебаний в таких системах очень сложная. На процесс синхронизации также могут влиять серьезные заболевания и мозговые нарушения, например болезнь Паркинсона, Альцгеймера, эпилепсия, тремор.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.