|
== Կենսաբանական նախատիպ ==
Տեսողական կեղևում հայտնաբերվել են հանգույցներ, որոնք արձագանքում են այնպիսի տարրերի, ինչպիսիք են գծերը և որոշակի կողմնորոշման անկյունները: Ավելի բարձր մակարդակներում հանգույցները արձագանքում են ավելի բարդ և վերացական օրինաչափություններին, ինչպիսիք են շրջանները, եռանկյունները և ուղղանկյունները: Նույնիսկ ավելի բարձր մակարդակներում աբստրակցիայի աստիճանը բարձրանում է այնքան ժամանակ, քանի դեռ չեն հայտնաբերվել դեմքերին արձագանքող հանգույցներն ու բարդ ձևերը: Ընդհանուր առմամբ, բարձր մակարդակներում գտնվող հանգույցները մուտք են ստանում ցածր մակարդակի հանգույցների խմբից և, հետեւաբարհետևաբար, արձագանքում են տեսողական դաշտի ավելի լայն տարածքին: Բարձր մակարդակի հանգույցների պատասխանները ավելի քիչ կախված են դիրքից և ավելի դիմացկուն են աղավաղմանը:
== Կոգնիտրոնի կառուցվածքը ==
Կոգնիտրոնը բաղկացած է երկու տեսակի [[Նեյրոն|նեյրոններինեյրոն]]ների հիերարխիկորեն կապված շերտերից ՝ արգելակիչ և գրգռիչ: Յուրաքանչյուր նեյրոնի գրգռման վիճակը որոշվում է դրա արգելակող և գրգռիչ մուտքերի հարաբերակցությամբ: Սինապտիկ կապերը նեյրոններից անցնում են մեկ շերտի մեջ (հետագա շերտ 1) դեպի հաջորդ շերտ (2 շերտ): Ինչ վերաբերում է այս սինապտիկ կապին, 1-ին շերտի համապատասխան նեյրոնը նախասինապտիկ է, իսկ երկրորդ շերտի նեյրոնը ՝ հետսինապտիկ: Հետսինապտիկ նեյրոնները կապված չեն 1-ին շերտի բոլոր նեյրոնների հետ, այլ միայն նրանց հետ, որոնք պատկանում են իրենց տեղական կապի տարածքին: Սերտորեն կապված հետսինապսային նեյրոնների հաղորդակցման տարածքները համընկնում են. Հետևաբար, այս նախասինապտիկ նեյրոնի գործունեությունը կանդրադառնա հիերարխիայի հաջորդ շերտերի հետսինապսային նեյրոնների ավելի ու ավելի ընդլայնվող տարածքի վրա:
Կոգնիտրոնը կառուցվում է որպես նեյրոնների շերտեր, որոնք կապված են [[Սինապս|սինապսներովսինապս]]ներով: Մեկ շերտի նախասինապտիկ նեյրոնը միացված է հաջորդ շերտի հետսինապսային նեյրոնին: Գոյություն ունեն երկու տեսակի նեյրոններ ՝ գրգռիչ հանգույցներ, որոնք հակված են հետսինապսային հանգույցի գրգռման, և արգելակիչ հանգույցներ, որոնք խանգարում են այս գրգռմանը: Նեյրոնի գրգռումը որոշվում է նրա գրգռիչ և արգելակիչ մուտքերի կշռված գումարով, բայց իրականում մեխանիզմն ավելի բարդ է, քան պարզ գումարումը:
Այս նեյրոնային ցանցը միաժամանակ և՛ ընկալման գործընթացների մոդել է միկրո մակարդակում, և՛ հաշվողական համակարգ, որն օգտագործվում է [[Պատկերների ճանաչման տեսություն|պատկերի ճանաչման]] տեխնիկական խնդիրների համար:
== Գրականություն ==
* [[[https://scask.ru/p_book_ins.php?id=23 Искусственные нейронные сети. Теория и практика]]]
[[Կատեգորիա:Արհեստական բանականություն]]
| 