була запропонована в роботі [11]. Вона описує кінетику викиду нейропередатчика (синаптичних ресурсів) за допомогою динамічної системи 4-го порядку. Короткострокова пластичність залежить від вхідних імпульсів на часових масштабах десятків мілісекунд. За допомогою такої моделі, зокрема, вдалося описати механізм виникнення популяційних пачковим розрядів в нейронних мережах [11]. У різних аспектах нейродинамики пропонувалися й інші моделі короткостроковій пластичності, що мають різну ступінь біофізичної деталізації. Спираючись, як правило, на опис конкретних експериментальних феноменів, моделі пластичності залишаються по суті слабо вивченими з точки зору нелінійної динаміки передачі і перетворення імпульсних збуджень між нейронами через пластичні синаптичні зв'язки.
Формально модель короткостроковій пластичності, мова про яку йшла вище, записується таким чином:
(9)
де ti - час виникнення i-го пресинаптичного імпульсу, N - загальне число імпульсів, x, y, z - змінні, що описують частки синаптичних ресурсів у відновленому, активному і неактивному станах відповідно. u - змінна, що відповідає за синаптичну депресію або посилення. ? 1,? rec,? fac - характерні часи динаміки синапсу.
Тип синапсу визначається набором параметрів, наприклад, для збуджуючого типу зв'язку між двома збудливими нейронами параметри синапсу пропонується брати A=1.8 мВ, U=0.5,? rec=800 мсек,? fac=0 мсек,? 1=3 мсек [ 11]. Постсинаптичний струм в такій моделі описується за допомогою зваженої синаптичної змінної y.
Кожен пресинаптичний імпульс викликає стрибок змінної y, після якого y спадає до нуля за порівняно короткий час. Ефект синаптичної депресії (зменшення ефективної сили зв'язку) проявляється в тому, що з кожним наступним вхідним імпульсом величина стрибка змінної y зменшується, якщо інтервал між пресинаптичними імпульсами мало великий для того, щоб синапс відновився до вихідного стану. Отже, чим вище частота пресинаптичних імпульсів, тим сильніше і швидше зменшується сила зв'язку. При цьому, для випадку періодичного вхідного впливу стаціонарне значення величини стрибків визначається нелінійною функцією частоти вхідного впливу.
Крім синаптичної пластичності в основі динамічної організації межелементних взаємодій в мережах нейронних осциляторів лежить так звана структурна пластичність, яка полягає у формуванні та руйнуванні зв'язків між елементами мережі. Так в процесі роботи нейронної системи архітектура межелементних зв'язків може змінюватися в залежності від динаміки всієї мережі. При запису нової інформації нові зв'язки можуть відображати інші шляхи поширення імпульсних сигналів. У висновку слід зазначити, що в основі багатьох обчислювальних властивостей, вражаючою ефективності та завадостійкості при обробці інформації і високих адаптаційних показників, якими володіють нейронні мережі, лежить динамічна організація межелементних взаємодій, що забезпечується, зокрема, різними механізмами синаптичної пластичності.
.3 Комп'ютерна модель
Як відомо, будь нейрон зв'язується з сусідніми шляхом утворення синаптичних зв'язків [14].
Той нейрон, який має найбільше число зв'язків приймає і обробляє більший обсяг інформації gs i. У зв'язку з цим, нейрон має більше число зв'язків з іншими нейронами володіє більшою значущістю, іншими словами його сигнали володіють більшою силою і є більш пріоритетними в порівнянні з іншими. Сила нейрона буде залежати від того числа синапсів, якими аксон приєднався до наступного нейрону.
У процесі створення штучного нейрона виникає проблема в організації штучних синаптичних зв'язків, а також в розподілі сигналів між собою від одного нейрода. Іншими словами в розбитті суцільного прямокутного імпульсу на ряд дискретних. Адже якщо нейрод буде з'єднуватися з наступним шляхом простих з'єднань то, ймовірно, сигнали, що прийшли на вхід зіллються один з одним, і подальший нейрод не відмінність кілька сигналів Xs i і gs i від одного.
Ця проблема вирішується двома способами: апаратно або програмно. Апаратне рішення полягає в тому, що в контролері підключається таймер і сигнали від нейрода до нейроду приймаються певними пакетами. Але це рішення зменшує частоту n2, і позначається на працездатності мережі в цілому [16].
Ще одна з існуючих проблем прихована в архітектурі самого контролера. Він, як і вся сучасна обчислювальна техніка читає програмний код послідовно, періодично обробляючи переривання. Послідовна архітектура заважає реалізувати в одному контролері роботу декількох нейродов організованих в мережу, тому робота таймера поширюється на всі нейроди, і поки хоча б один з них буде генерувати пакет імпульсів, інші не зможуть їх прийняти, а будуть генерувати свої.
Тому нейронна мережа зможе працювати тільки із зовнішніми джерелами сигналів, що знову ж позначається на продуктивності мережі та на актуальності розробки в цілому [...
