Входные сигналы дендритного дерева (постсинаптические потенциалы[1]) взвешиваются и суммируются на пути к аксонному холмику, где генерируется выходной импульс (спайк) или группа импульсов. Его наличие (или интенсивность), следовательно, является функцией взвешанной суммы входных сигналов. Выходной сигнал проходит по ветвям аксона и достигает синапсов, которые соединяют аксоны с дендритными деревьями других нейронов. Через синапсы сигнал трансформируется в новый входной сигнал для смежных нейронов. Этот входной сигнал может быть положительным и отрицательным (возбуждающим или тормозящим) в зависимости от вида синапсов. Величина входного сигнала, генерируемого синапсом, может быть различной даже при одинаковой величине сигнала, приходящего в синапс. Эти различия определяются эффективностью или весом синапса. Синаптический вес может изменяться в процессе функционирования синапса. [7] Многие ученые считают такое изменение нейрофизиологическим коррелятом (следом) памяти. При этом роль механизмов молекулярной памяти заключается в долговременном закреплении этих следов.

Нейроны можно разбить на три большие группы: рецепторные, промежуточные и эффекторные. Рецепторные нейроны обеспечивают ввод в мозг сенсорной информации. Они трансформируют сигналы, поступающие на органы чувств (оптические сигналы в сетчатке глаза, акустические в ушной улитке или обонятельные в хеморецепторах носа), в электрическую импульсацию своих аксонов. Эффекторные нейроны передают приходящие на них сигналы исполнительным органам. На конце их аксонов имеются специальные синаптические соединения с исполнительными органами, например мышцами, где возбуждение нейронов трансформируется в сокращения мышц. Промежуточные нейроны осуществляют обработку информации, получаемой от рецепторов, и формируют управляющие сигналы для эффекторов. Они образуют центральную нервную систему. [7]

Нейроподобный элемент.

	Рис. 1. Схема строения нейроподобного элемента.

Нейроподобный элемент, который обычно используется при моделировании нейронных сетей, приведен на рисунке 1. На нейроподобный элемент поступает набор входных сиг­налов x1 .хn (или входной вектор ), представляющий собой выходные сигналы других нейроподобных элементов. Этот входной вектор соответствует сигналам, поступающим в синапсы[2] биологиче­ских нейронов. Каждый входной сигнал умножается на соответ­ствующий вес связи w1…wn – аналог эффективности синапса. Вес связи является скалярной величиной, положительной для возбуждающих и отрицательной для тормозящих связей. Взвешенные весами связей входные сиг­налы поступают на блок суммации, соот­ветствующий телу клетки, где осущест­вляется их алгебраическая суммация и определяется уровень возбуждения нейроподобного элемента S [8]:

Выходной сигнал нейрона у определяется путем пропускания уров­ня возбуждения S через нелинейную функцию f:

,

где θ — некоторое постоянное смещение (аналог порога нейрона). Обычно используются простейшие нелинейные функции:

-

1

бинарная

S

q

0

- сигмоидная:

0,5

0

S

В такой модели нейрона пренебрегают многими известными харак­теристиками биологического прототипа, которые некоторые исследо­ватели считают критическими. Например, в ней не учитывают нелиней­ность пространственно-временной суммации, которая особенно про­является для сигналов, приходящих по возбуждающим и тормозя­щим синапсам, различного рода временные задержки, эффекты син­хронизации и частотной модуляции, рефрактерность[3] и т. п. Несмотря на это нейроподобные сети, простроенные на основе таких простых нейроподобных элементов, демонстрируют ассоциативные свойства, напоминающие свойства биологических систем. [8]