Реализация нейронной сети

Выпускная квалификационная работа посвящена актуальной теме нейронных сетей. Цель данной работы – разработать программу реализации нейронной сети для наблюдения и анализа ее динамики. Модель нейронной сети, используемая в этой работе, основана на работе К. Боровкого, Ж. Декруэ и М. Гилсона “On stationary distributions of stochastic neural networks». В данной модели сеть состоит из нейронов и внешних источников, которые являются основными стимуляторами активности сети. Внешний источник генерирует электрические импульсы, или спайки, согласно процессу Пуассона с константной частотой. Частота импульсации нейрона зависит от значения функции активации от синаптического притока. Последний формируется всеми спайками, принимаемыми нейроном от внешних источников и других нейронов, вместе с его внешней активностью. Кроме того, в модели учитывается существование рефрактерного периода, времени, в течение которого только что возбудившийся нейрон не может возбудиться снова. Разработанная программа позволяет создать любую топологию нейронной сети, изменять различные параметры симуляции, визуально наблюдать динамику и определять плотности распределения. Программа содержит четыре экрана. Первый служит для создания сети и включает инструменты для добавления нейронов, внешних источников и связей, для удаления элементов сети и для задания различных параметров сети. На втором экране показываются гистограммы плотностей распределения спайков по заданному интервалу, на третьем – динамика активности нейронов, и на четвертом – динамика вероятности возбуждения нейронов. Все генерируемые графики можно экспортировать. Разработанная программа была запущена на нескольких основных типах нейронных сетей. Мы проанализировали полученные результаты, в частности, было изучено, как изменение различных параметров влияет на динамику.