Рубаненко, А. Е.Rubanenko, OleksandrСкнар, И. И.Sknar, Illia2016-01-292016-01-292015Рубаненко А. Е. Унифицированная модель биологически подобного искусственного нейрона с подкреплением / А. Е. Рубаненко, И. И. Скнар // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2015. – № 4. – С. 135–153.2306-3289https://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/13461Статья посвящена вопросу создания алгоритма функционирования биологически подобного искусственного нейрона как информационной единицы искусственной нейронной сети. На данный момент механизмы функционирования биологических нейронов (память, формирование и передача импульсов, мультиплексирование информации и т.д.) хорошо изучены нейробиологами, но при этом эти данные мало используются при создании вычислительного аппарата искусственных нейронных сетей. Объектом исследования является совокупность конструктивных и функциональных составляющих биологического нейрона, обеспечивающих возможность его функционирования в качестве элемента биологической нейронной сети. Предметом исследования является модель биологически подобного искусственного нейрона с подкреплением, как функциональной единицы искусственной нейронной сети. В результате проведенного исследования удалось объединить современные наработки нейробиологии, что позволило при составлении алгоритма функционирования искусственного нейрона учесть биологические компоненты нейрона как информационной единицы: спайкинговую природу передачи импульсов, синаптическую пластичность, продуцирование молекул нейромедиатора и их расходование и т.д. Предложенный алгоритм максимально приближен к биологическому аналогу и может быть использован для создания биологически подобных искусственных нейронных сетей.The article focuses on the creation of the algorithm of functioning of the biologically similar artificial neuron as an information subunit of an artificial neural network. At the moment, the mechanisms of functioning of biological neurons (memory formation, transmission of impulses, multiplexing of information, etc.) are well studied by the neurobiology, but these data are not in active use when creating a computing device of artificial neural networks. The object of the research is a set of structural and functional elements of a biological neuron that enable it to function as a part of the biological neural network. The subject of the research is biologi-cally similar model of artificial neuron with reinforcement as a functional subunit of an artificial neural network. The study allowed combining modern neuroscience achievements, which allowed to take into account the biological components of the neuron as an information item (such as spiking nature of impulse transmission, synaptic plasticity, the production of the neurotrans-mitter molecules and their spending, etc.) during composing the algorithm of functioning of the artificial neuron. The proposed algorithm is close to biological counterparts, and can be used to create biologically similar artificial neural networks.Стаття присвячена питанню створення алгоритму функціонування біологічно подібного штучного нейрону як інформаційної одиниці штучної нейронної мережі. На даний момент механізми функціонування біологічних нейронів (пам’ять, формування і передача імпульсів, мультиплексування інформації тощо) добре вивчені нейробіологами, але при цьому ці дані практично не використовуються при створенні обчислювального апарату штучних нейронних мереж. Об’єктом дослідження є сукупність конструктивних і функціональних складових біологічного нейрону, що забезпечують можливість його функціонування як елементу біологічної нейронної мережі. Предметом дослідження є модель біологічно подібного штучного нейрону з підкріпленням, як функціональної одиниці штучної нейронної мережі. У результаті проведеного дослідження вдалося об’єднати сучасні напрацювання нейробіології, що дозволило при складанні алгоритму функціонування штучного нейрону врахувати біологічні компоненти нейрону як інформаційної одиниці: спайкінгову природу передачі імпульсів, синаптичну пластичність, продукування молекул нейромедіатора та їх витрачання тощо. Запропонований алгоритм є максимально наближеним до біологічного аналога і може бути використаний для створення біологічно подібних штучних нейронних мереж.ruБиологически подобная искусственная нейронная сетьнейронсинапсискусственный интеллектBiologically similar artificial neural networkneuronsynapseartificial intelligenceБіологічно подібна штучна нейрона мережанейронсинапсштучний інтелектArticle004.8+519.71