Νευρικό δίκτυο McCulloch-Pitts

Το νευρωνικό δίκτυο McCulloch-Pitts είναι ένα μαθηματικό μοντέλο ενός νευρωνικού δικτύου που προτάθηκε από τον Αμερικανό νευροφυσιολόγο Warren McCulloch και τον φυσικό Warren Pitts το 1943. Αυτό το μοντέλο ήταν μια από τις πρώτες προσπάθειες δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης και είχε σημαντικό αντίκτυπο στην ανάπτυξη της επιστήμης των υπολογιστών και της τεχνητής νοημοσύνης.

Οι McCulloch και Pitts ανέπτυξαν το μοντέλο τους με βάση την ιδέα ότι οι νευρώνες στον εγκέφαλο λειτουργούν με τρόπο ενεργοποίησης/απενεργοποίησης και μπορούν να περιγραφούν με όρους δύο μεταβλητών: δυναμικό δράσης και λανθάνουσα κατάσταση. Πρότειναν ότι το δυναμικό δράσης θα μπορούσε να αναπαρασταθεί ως συνάρτηση του αθροίσματος όλων των δυναμικών εισόδου και η καθυστέρηση θα μπορούσε να αναπαρασταθεί ως συνάρτηση της καθυστέρησης όλων των εισροών.

Αυτή η ιδέα αποτέλεσε τη βάση του μαθηματικού μοντέλου του νευρωνικού δικτύου McCulloch-Pitz, το οποίο αποτελείται από πολλούς νευρώνες που συνδέονται μεταξύ τους μέσω συνάψεων. Κάθε νευρώνας έχει πολλές εισόδους, καθεμία από τις οποίες λαμβάνει ένα σήμα από έναν άλλο νευρώνα. Τα σήματα μεταδίδονται σε όλο το δίκτυο μέσω συνάψεων, οι οποίες έχουν διαφορετικά βάρη που καθορίζουν την ισχύ των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων.

Το μοντέλο McCulloch-Pitt είναι η βάση για πολλά σύγχρονα νευρωνικά δίκτυα και χρησιμοποιείται για την επίλυση προβλημάτων στη μηχανική μάθηση, την αναγνώριση προτύπων, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλους τομείς. Έχει επίσης πρακτικές εφαρμογές στην ιατρική, για παράδειγμα, για τη διάγνωση ασθενειών ή την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων της θεραπείας.

Νευρωνικό δίκτυο McCulloch-Pitts Οι McCulloch και Pptts πρότειναν ένα μοντέλο νευρώνα, το οποίο αποτελεί τη βάση για την ανάπτυξη τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Αυτό το δίκτυο αποτελείται από πολλά στρώματα νευρωνικών δικτύων, το καθένα από τα οποία περιέχει αρκετούς νευρώνες. Κάθε νευρώνας στην είσοδο λαμβάνει N διαφορετικά σήματα (μπορούν να γίνουν κατανοητά ως «ενδιάμεσο» σήμα) και στην έξοδο παράγει Y διαφορετικές τιμές - σήματα για το επόμενο στρώμα νευρώνων. Οι νευρώνες στο πρώτο στρώμα λαμβάνουν σήματα εισόδου, τα οποία είναι εικονοστοιχεία εικόνας ή είσοδοι που επεξεργάζονται το δίκτυο. Τα δεδομένα εισόδου εισάγονται μέσω νευρώνων προβολής. Παρέχουν ένα σήμα εισόδου στην είσοδο του νευρώνα. Λειτουργεί έναν μηχανισμό σήματος για να δημιουργήσει μια άλλη τιμή που χρησιμοποιείται στο επόμενο στάδιο. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται μέχρι το αποτέλεσμα να φτάσει την απαιτούμενη ακρίβεια. Υπάρχουν δίκτυα νευρωνικών επικοινωνιών δύο επιπέδων και πολλαπλών επιπέδων. Ένα μόνο επίπεδο μπορεί να περιέχει από δύο έως αρκετές εκατοντάδες συνδέσμους, κάτι που θεωρητικά συνεπάγεται την ικανότητα επεξεργασίας εκατομμυρίων δεδομένων.