prod20889-diplompolovinkin

Г Б О У Г им на з ия № 1 5 0 5
« Мо с ко вс ка я г о р о дс ка я пе да г о г и ч е с ка я г им на з и я - л а б о р а т о р ия»
Д и пл о м
П р о с т ые не йр о н н ые с е т и и их п р о г р а м м и р о ва н и е в с р е де Mi n d s t o r m .
а вт ор : у ч е ни к 1 0 кл а с с а « А»
П о л о в и н ки н Ле о ни д
Р у ко во д ит е л ь: В е т ю ко в Д. А.
Мо с к ва
2012-2013
Содержание
Введение……………………………………………………………..……………3
Глава 1. Нейрон. Нейронная сеть………………………………………..…....4
Глава 2. Основы и принципы программирования в
Mindstorm…………………………………………………….….……………….7
Заключение…………………………………………………….……..……..….10
Список литературы…………………………………………….………….…..11
2
В ве де ни е
Цель моего диплома – изучение работы нейронов и нейронных сетей и обучение
программирования таких сетей в среде Mindstorm.
Объектом моего исследования являются простейшие необучаемые нейронные сети.
Предметом моего исследования являются принципы организации простых нейронных сетей.
Конечным продуктом своего диплома я вижу создание программ и видеоряда, которые будут
являться базой для обучающего фильма «Нейронные сети».
Метод изучения:
1. Изучение биологических аналогов изучаемых нейронных сетей
2. перенос полученных знаний на искусственные нейронные сети и моделирование программ.
Наша работа относится к теоретическим исследованиям, так как это первый шаг к изучению
работы нейронных сетей. В дальнейшем эта работа может быть использована как пособие для
учеников.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
Во – первых, разобраться с научными терминами, которыми я буду оперировать в своем
дипломе ( такими как нейрон, нейронная сеть и т.д.)
Во – вторых, разобраться с принципами работы нейронных сетей и их обучения
В – третьих, Разобрать с новой для меня средой программирования Mindstorm.
Я считаю, что тема «нейронные сети» актуальна в первую очередь потому, что сейчас ведутся
исследования в области науки и новых технологий, и искусственные нейронные сети могут
продвинуть науку на новый уровень.
3
Г л а ва 1 .
М е х а н из м р а б о т ы б ио л о г и ч е с ки х не йр о н ных с е т е й .
Н е й р о н - это с тр ук т ур н о - ф ун к ц и о н а льн а я е д и н и ц а н е р вн о й с и с те м ы . Эта
к ле тк а п о с тр ук т ур е с о д е р ж и т я д р о , те ло к ле т к и и о тр о с тк и . Он с о с то и т и з
а к с о н о в - о тр о с т к о в н е р вн о й к ле тк и , п о к о то р ы м н е р вн ы е и м п ул ь с ы и д ут о т
т е ла к ле тк и к и н н е р ви р уе м ы м о р г а н а м и д р уг и м н е р вн ы м к ле тк а м , а к с о н , в
с во ю о ч е р е д ь , с о с то и т те р м и на ле й - к о н ц е вы х уч а с т к о в а к с о н а ( н е р вн ы х
о к о н ч а н и й ) . Не й р о н и м е е т м е м б р а н н ы й п о те н ц и а л – р а зн о с ть э ле к тр и ч е с к и х
п о т е н ц и а ло в м е ж д у р а с т во р а м и э ле к тр о ли то в , р а зд е л е н н ы х п р о н и ц а е м о й
м е м б р а н о й . По р о г во зб уж д е н и я - м и н и м а л ьн о е и зм е н е н и е м е м б р а н н о г о
п о т е н ц и а л а , н е о б х о д и м о е , ч то б ы вы зва т ь во зб уж д е н и е н е й р о н а . Та к ж е
имеет
м е д и а то р ы
с р а вн и т е л ьн о
—
э то
п р о с то е
ве щ е с тв а
с тр о е н и е
и
н е б е лк о во й
н е б о л ьш о й
п р и р о д ы,
м о ле к ул я р н ы й
и м е ющ и е
ве с .
Он и
вы д е л я ю тс я о к о н ч а н и я м и н е р вны х к ле то к п о д вл и я н и е м п о с т уп и вш е г о т уд а
о ч е р е д н о г о н е р вн о г о и м п ул ь с а . Т о р м о зн ы е х и м и ч е с к и е с и н а п с ы - с и н а п с ы ,
п р е п я т с т в ую щ и е д а л ьн е й ш е м у р а с п р о с тр а н е н и ю и м п ул ь с а . Из ве с тн о д ва
ти п а
то р м о ж е н и я
-
п о с т с и н а п ти ч е с к о е
то рм о ж е н и е
когда
с н и ж а е тс я
во зб уд и м о с т ь м е м б р а н ы с о м ы и д е н д р и то в н е й р о н а , и п р е с и н а п ти ч е с к о е
то р м о ж е н и е
,
когда
ум е н ьш а е т с я
и ли
п р е к р а щ а е тс я
вы с во б о ж д е н и е
м е д и а т о р а и з п р е с и н а п т и ч е с к и х н е р в н ы х о к о н ч а н и й . Р е ц е́ п т о р — с ло ж н о е
о б р а з о ва н и е ,
с о с то я щ и е
из
т е р м и н а ле й ,
д е н д р и то в,
ч увс тви те льн ы х
н е й р о н о в , г ли и , с п е ц и а ли зи р о в а н н ы х о б р а зо ва н и й м е ж к ле то ч н ог о ве щ е с тва
и
с п е ц и а ли зи р о в а н н ы х
к ле то к
д р уг и х
тк а н е й ,
к о то р ы е
в
комплексе
о б е с п е ч и в а ю т п р е вр а щ е н и е в ли я н и я ф а к то р о в вн е ш н е й и ли вн утр е н н е й
с р е д ы в н е р вн ы й и м п ул ьс .С ти м ул а м и д л я р а зн ы х р е ц е п то р о в м о г ут с л уж и ть
с ве т,
механическая
деформация,
химические
ве щ е с т ва ,
и зм е н е н и я
т е м п е р а т ур ы , а т а к ж е и з м е н е н и я э ле к тр и ч е с к о г о и м а г н и тн о г о п о ля . В
р е ц е п то р н ы х
к л е тк а х
с о о т ве тс тв ую щ и й
сигнал
и зм е н я е т
конформацию
ч ув с т ви т е л ьн ы х м о л е к ул - к ле то ч н ы х р е ц е п то р о в , ч то п р и во д и т к и зм е н е н и ю
а к ти вн о с ти м е м б р а н н ы х и о н н ы х р е ц е п то р о в и и з м е н е н и ю м е м б р а н н о г о
4
п о т е н ц и а л а к ле тк и .
У с ло ви е в о зб уж д е н и е н е й р о н а : н е й р о н возб уж д а е т с я ,
е с ли с ум м а во зд е й с тви й в с е х во зб уж д а ющ и х и то р ­ м о з­ н ы х с и н а п с о в н а
н е й р о н б о л ьш е и ли р а вн а е г о п о р о г у.
В е с с ина пс а .
В е с о м с и н а п с а н а зы ва е т с я ве л и ч и н а , к о то р а я в р я д е с л уч а е в в во д и тс я в
м о д е л ь н е й р о н н о й с е ти . Ес ли ве с с и н а п с а р а ве н е д и н и ц е , то та к о й с и н а п с
п е р е д а е т с и г н а л б е з и зм е ­ н е ­ н и я ; е с ли в е с с и н а п с а р а ве н 1 ,5 , то с и г н а л
ум н о ж а е тс я н а 1 ,5 , и т. д . Но м ы б уд е м с ч ит а т ь , ч то ве с вс е х с и н а п с о в
р а ве н е д и н и ц е .
Н е й р о н н ые с е т и с па м ят ь ю . О б у ч е н ие
Пр е ж д е вс е г о н а м н а д о п р и д ум а т ь “н е й р о н п а м я ти ” , т. е . т а к о й э ле м е н т,
к о т о р ы й м о ж е т ч то - то за п о м и н а т ь . М ы вы б е р е м в к а ч е с т ве та к о г о э ле м е н та
н е й р о н с во з вр а тн о й к о л ла те р а л ь ю , к о то р ы й во зб уж д а е т с а м с е б я и п о с ле
п р и ш е д ш е г о и м п ул ь с а н а ч и н а е т н е п р е р ы вн о р а б о т а т ь ( к о л ла те р а л ь — это
в е т о ч к а а к с о н а , а “в о звр а тн а я ” о н а п о то м у, ч то во звр а щ а е т с я н а з а д и
о б р а з уе т с и н а п с н а то м с а м о м н е й р о н е , о т ч ье г о а к с о н а о н а о тх о д и т ) . Те м
с а м ы м е г о с о с то я н и е п о с л е о д н о к р а т н о г о во зб уж ­ д е н и я м е н я е тс я : о н вс е
вр е м я “п о м н и т” , ч то к н е м у п р и х о д и л во зб уж д а ю щ и й с и г н а л . Ч то б ы та к о й
нейрон
“з а б ы л”
про
п р и х о д и вш и й
с и г н а л,
его
надо
за то р м о зи ть.
И с п о ль зо в а н и е п р и н ц и п о в н е й р о н н ы х с и с т е м ч е ло ве к о м .
примером
д о с ти ж е н и я
н е й р о к о м п ь юте р
—
в
с о зд а н и и
ус тр о й с т во
нейронных
п е р е р а б о тк и
Хорошим
с е те й ,
информации
я в ля е тс я
на
о с н о ве
п р и н ц и п о в р а б о ты е с т е с т ве н н ы х н е й р о н н ы х с и с те м . Э ти п р ин ц и п ы б ы ли
ф о р м а ли зо ва н ы ,
ч то
нейронных
с е те й .
п о с тр о е н и и
р е а л ьн ы х
п о зво ли л о
Пр о б ле м а ти к а
ф и зи ч е с к и х
г о во р и т ь
же
о
те о р и и
н е й р о к о м п ью те р о в
ус тр о й с т в ,
ч то
и с к ус с тве н н ы х
за к л юч а е тс я
п о зво ли т
не
в
п р о с то
м о д е ли р о в а т ь ис к ус с т ве н н ы е н е й р о н н ы е с е ти н а о б ы ч н о м к о м п ь юте р е , н о
так
и зм е н и т ь
принципы
р а б о ты
к о м п ью те р а ,
ч то
с та н е т
во зм о ж н ы м
г о в о р и т ь о то м , ч то о н и р а б о та ю т в с о о т ве тс тви и с те о р и е й и с к ус с т ве н н ы х
н е й р о н н ы х с е те й .
5
Т а к ж е в 1 9 5 7 г . а м е р и к а н с к и й н е й р о ф и зи о ло г Ф . Р о зе н б ла т т п р и д ум а л
м а ш и н у, к о то р ую м о ж н о б ы ло н а уч и ть о т ли ч а т ь о д и н о б ъе к т о т д р уг о г о . Он
н а зв а л эт у м а ш и н у п е р ц е п тр о н о м ( о т с ло ва “п е р ц е п ц и я ” - в о с п р и я ти е ) . С
э то й р а б о ты н а ч а ло с ь ва ж н о е н а уч н о е н а п р а вл е н и е .
6
Г ла ва 2 .
Н е й р о н н ы й уз е л в M i n d s t o r m .
П е р е й д е м к м а те м а ти ч е с к о й м о д е ли н е й р о н а .
Р а с с м о тр и м н е й р о н н ы й уз е л, в к о то р о м у н а с е с ть н е с к о л ьк о н е й р о н о в р е ц е п то р о в , д ви г а те л ьн о г о н е й р о н а и с о о тв е тс тв е н н о а к с о н ы .
Д о п ус ти м , 1 , 2 – э то н е й р о н ы - р е ц е п то р ы , 3 – э то н е й р о н н ы й ц е н тр , а 4 –
э то д ви г а те л ьн ы й н е й р о н .
Н е й р о н ы - р е ц е п то р ы 1 и 2 во с п р и н и м а ю т и н ф о рм а ц и ю и п о с ы ла ю т с и г н а л в
н е й р о н н ы й ц е н тр , о т к о то р о г о и д ё т к д ви г а те льн о м у н е й р о н у.
Н е й р о н - р е ц е п то р
–
в
к о м п л е к те
M i n d s t o rm
выражен
не с к о л ьк и м и
д а т ч и к а м и ( с ве тово й , з в ук о во й , н а ж а ти я , р а с с то я н и я ) .
7
В ве д е м та к о е п о н я ти е , к а к п о р о г , и ли п о р о г о во е во зб уж д е н и е , э то
п р о п ус к н о е с во й с тво н е й р о н а , к о то р ы й в за ви с и м о с ти о т с и лы во зд е й с тви е ,
р е а г и р уе т , и ли н е р е а г и р уе т н а в о зд е й с тви е .
Т а к а я ж е ф ун к ци я е с т ь и в с и с те м е M i n d s t o r m , к о то р а я вы р а ж е н а
н а с тр о й к о й п а р а м е тр а ч ув с т ви т е л ьн о с ти с е н с о р а .
Д ви г а т е л ьн ы й н е й р о н в с а м о й п р о г р а м м е вы р а ж е н «д е й с тви е м д в и ж е н и я »
В о т б ло к с х е м а то г о ж е н е й р о н н о г о уз ла , то льк о в с и с те м е M i n ds t o r m .
Разберём задачу с бабочкой, но только уже в Mindstorm`е.
8
На картинке мы можем видеть датчик, который реагирует на свет. Он разветвляет программу
на 2 ветви. Когда свет включен и когда выключен. Дальше следуют 2 датчика касания,
которые служат для распознавания места, где находится крыло бабочки(т.е. открыто оно или
закрыто).
Рассмотрим первый случай.
Когда датчик света сработал положительно, т.е. свет есть, то датчик касания определяет
положение крыла, если оно открыто, то программа ничего не делает(показано датчиком стоп),
а если закрыто, то крыло открывается(показано датчиком движения, а потом стоп).
Рассмотрим второй случай.
Когда датчик света сработал отрицательно, т.е. света нет, то датчик касания определяет
положение крыла, если оно открыто, то программа его закрывает(показано датчиком
движения, а потом стоп), а если закрыто, то ничего не происходит(показано датчиком стоп).
9
П о с м о тр е в н а с хе м у, с д е ла е м выво д , ч то вс е п р о ц е с с ы , п р о х о д я щ и е в н а ш е м
уз л е , с о вп а д а ю т с б ло к - с х е м о й , к р о м е п р о ц е с с а о б уч е н и я , к о то р ы й н и к а к н е
м о ж е т б ы ть вы р а ж е н в M i n d s to r m . Т а к к а к в M i n d s t o r m н е т к о м п о н е н та
о б уч е н и я , и к а к б ы м ы н е п е р е п и с ы ва ли п р о г р а м м у, н а уч и т ь с а м о р а зви ти ю
д а н н ую п р о г р а м м у м ы н е м о ж е м .
10
З а кл ю ч е ни е .
В своей работе я изучил принципы работы нейронных сетей. Создал простейшие
математические аналоги в среде Mindstorm. Разработан фильм для обучения людей данной
теме.
11
Список литературы
Нейронные сети М.Б. Беркинблит, 1993.
Автоматы. Сб. статей под редакцией К. Шеннона и Д. Маккарти. — М.:ИЛ, 1956.
Арбиб М. Мозг, машина в математика. — М.: Наука, 1968.
Арбиб М. Метафорический мозг. — М.: Мир, 1978.
Беркинблит М.Б., Глаголева Е.Г. Электричество в живых орга­низмах. Библиотечки “Квант”,
вып. 69. - М.: Наука, 1988.
Бонгард М.М. Проблема узнавания. — М.: Наука, 1987.
Гаазе-Раппопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. — М.: Наука,
1988.
Минский М., Пейперт С. Перцептроны. — М.: Мир, 1971.
Позин Н.В. Моделирование нейронных структур. — М.: Наука, 1970.
Позин Н.В. и др. Элементы теории биологических анализато­ров. — М.:Наука, 1976.
Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. — М.: Мир, 1966.
Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов н моделиро­ванию биологических систем. —
М.: Наука, 1969.
Нейронные сети. http://wikipedia.org. Ссылка действительна на 31.05.13
12