Мозг — центральный отдел нервной системы животных, обычно расположенный в головном (переднем) отделе тела и представляющий собой компактное скопление нейронов и синапсов. У многих животных содержит также глиальные клетки, может быть окружён оболочкой из соединительной ткани. У позвоночных животных различают головной мозг, размещённый в полости черепа, и спинной, находящийся в позвоночном канале.
Нейро́н или нервная клетка — узкоспециализированная клетка. Нейрон — электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приёма извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов.
Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Иску́сственный нейро́н — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона. Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера.
Нервная сеть — совокупность нейронов головного и спинного мозга центральной нервной системы (ЦНС) и ганглия периферической нервной системы (ПНС), которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.
Гиппока́мп — часть лимбической системы головного мозга и гиппокамповой формации. Участвует в механизмах формирования эмоций, консолидации памяти, пространственной памяти, необходимой для навигации. Генерирует тета-ритм при удержании внимания.
Рефле́кс — стереотипная реакция живого организма на какое-либо воздействие (раздражитель), проходящая с участием рецепторов и под управлением нервной системы. Рефлексы существуют у многоклеточных живых организмов, обладающих нервной системой, осуществляются посредством рефлекторной дуги. Рефлекс — основная форма деятельности нервной системы.
Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.
Метод обратного распространения ошибки — метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного перцептрона. Впервые метод был описан в 1974 году Александром Галушкиным, а также независимо и одновременно Полом Вербосом. Далее существенно развит в 1986 году Дэвидом Румельхартом, Джеффри Хинтоном и Рональдом Уильямсом и независимо и одновременно Барцевым и Охониным. Это итеративный градиентный алгоритм, который используется с целью минимизации ошибки работы многослойного перцептрона и получения желаемого выхода.
Перцептро́н — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и впервые воплощённая в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.
Джералд Морис Эдельман — американский иммунолог и нейрофизиолог, лауреат Нобелевской премии по физиологии и медицине в 1972 году «за открытия, касающиеся химической структуры антител».
Фрэнк Розенблатт — американский учёный в области психологии, нейрофизиологии и искусственного интеллекта.
Человеческая память ассоциативна, то есть некоторое воспоминание может порождать большую связанную с ним область. Один предмет напоминает нам о другом, а этот другой о третьем. Если позволить нашим мыслям, они будут перемещаться от предмета к предмету по цепочке умственных ассоциаций. Например, несколько музыкальных тактов могут вызвать целую гамму чувственных воспоминаний, включая пейзажи, звуки и запахи. Напротив, обычная компьютерная память является локально адресуемой, предъявляется адрес и извлекается информация по этому адресу.
Электромагнитная теория сознания — теория, утверждающая что электромагнитное поле, производимое мозгом, есть фактический носитель сознательного опыта.
БНС — аббревиатура, может означать:
- Балансировка нагрузки сети
- Балтийская служба новостей
- Багерная насосная станция
- Баррьентистский национальный союз
- Бассейновая наблюдательная сеть
- Батарея накала сухая
- Белорусская народная самопомощь
- Белорусский народный союз
- Береговая насосная станция
- Биологическая нейронная сеть (биол.)
- Битум нефтяной строительный
- Блочная насосная станция
- Боевая навигационная система
- Болгарский национальный союз
- Большой наркоманический синдром
- Бронированный насыпной сейф
- Буронабивная свая
- Бюро национальной статистики
- Бюро национальной статистики АСПР РК
- Бюро несчастных случаев
- Бюро нормализации и стандартизации
- Патрон большой начальной скорости
В нейробиологии, синхронизацией называют динамический режим, который характеризуется периодической одновременной активацией определенной популяции нейронов, или синхронизацию между локальными колебаниями двух или нескольких популяций нейронов.
Глубокое обучение — совокупность методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи. Многие методы глубокого обучения были известны ещё в 1980-е, но результаты не впечатляли, пока продвижения в теории искусственных нейронных сетей и вычислительные мощности середины 2000-х годов не позволили создавать сложные технологические архитектуры нейронных сетей, обладающие достаточной производительностью и позволяющие решать широкий спектр задач, не поддававшихся эффективному решению ранее, например, в компьютерном зрении, машинном переводе, распознавании речи, причём качество решения во многих случаях теперь сопоставимо, а в некоторых превосходит эффективность человека.
Вычислительная нейробиология — междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение. Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой.
Импульсная нейронная сеть или Спайковая нейронная сеть — третье поколение искусственных нейронных сетей (ИНС), которое отличается от бинарных и частотных/скоростных ИНС тем, что в нем нейроны обмениваются короткими импульсами одинаковой амплитуды . Является самой реалистичной, с точки зрения физиологии, моделью ИНС.
В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона определяет выходной сигнал, который определяется входным сигналом или набором входных сигналов. Стандартная компьютерная микросхема может рассматриваться как цифровая сеть функций активации, которые могут принимать значения «ON» (1) или «OFF» (0) в зависимости от входа. Это похоже на поведение линейного перцептрона в нейронных сетях. Однако только нелинейные функции активации позволяют таким сетям решать нетривиальные задачи с использованием малого числа узлов. В искусственных нейронных сетях эта функция также называется передаточной функцией.
