СЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ, 2012, том 26, № 1, с. 69-75
МОДЕЛИ СЕНСОРНЫХ ПРОЦЕССОВ
УДК 519.876.5
НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕДУРЫ
ОБНАРУЖЕНИЯ ВНЕШНИХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ СЕНСОРНОГО ПОТОКА, ВЫЗВАННОГО СОБСТВЕННЫМ ДВИЖЕНИЕМ ЖИВОТНОГО
© 2012 г. Д. Н. Лапшин, А. А. Лукьяница
Учреждение Российской академии наук Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН 127994, Москва, ГСП-4, Б. Каретный пер., 19 E-mail: lapshin@iitp.ru
Поступила в редакцию 24.03.2011 г.
Все животные неизбежно сталкиваются с проблемой обнаружения биологически значимых сигналов на фоне сенсорных потоков, вызванных собственной локомоцией и жизнедеятельностью (аутошумами). Эта проблема возникла и, по-видимому, была успешно решена ещё на ранних этапах эволюции животного мира. Задача данного исследования заключалась в решении вопроса, при каком минимальном уровне сложности математической нейронной сети возможно эффективное обнаружение внешних сигналов на фоне высокоамплитудных колебаний, вызванных собственным движением животного.
Показано, что на основе информации о движении модельного "животного" (моторной копии), первой и второй производных входного сигнала, предварительно обученная нейронная сеть с числом элементов порядка одного - двух десятков обеспечивает эффективное обнаружение внешних сигналов на фоне действия высокоамплитудных аутошумов.
Ключевые слова: восприятие, локомоция, нейронные сети, моделирование, моторная копия, corollary discharge.
ВВЕДЕНИЕ
Каждый движущийся материальный объект изменяет характеристики физических полей в окружающем пространстве. У животных помехи, вызванные собственным движением или жизнедеятельностью (аутошумы), непосредственно действуют на рецепторные системы и теоретически могут приводить к искажению сенсорного восприятия. Анализ внешней информации при этом усложняется ещё и тем, что аутошумы не являются строго детерминированной функцией моторной активности животного и по амплитуде могут превышать на несколько порядков сигналы из среды.
Проблема выделения животными сигналов на фоне аутошумов была осознана исследователями в середине прошлого века, главным образом, в её наиболее очевидной области - в восприятии зрительной информации на фоне движения глаз
и головы. Постепенно пришло понимание того, что тематика значительно шире и распространяется практически на все типы сенсорных каналов. Исследователи пришли к логичному выводу, что методы, используемые до настоящего времени в физиологии, не учитывают в полной мере динамику функциональных перестроек сенсорных каналов животных в процессе их жизнедеятельности (Лапшин, 2005; Poulet, Hedwig, 2006; 2007).
В ряде работ подробно, на клеточном уровне были изучены схемы нейронного блокирования сенсорного проведения у животных при плавании (Li et al., 2002; 2004) или во время вокализации (Poulet, Hedwig, 2002). Однако эти примеры следует рассматривать как частные случаи, так как при обработке информации в сенсорном канале проблема не сводится к подавлению нейрокор-релятов аутошумов. Решение сходных задач возможно также на основе иных принципов. Например, при восприятии призывных акустических
сигналов летящим сверчком за счёт тонкой подстройки ритма полёта происходит разделение во времени шумовой помехи, сопровождающей каждый взмах крыльями, и информационно важных элементов сигнала (Лапшин, Жантиев, 1992).
Рассмотрение вопроса снижения влияния ауто-шумов в общем ключе, без привязки к какой-либо сенсорной модальности, позволило выработать обобщённую схему обработки экстрарецептор-ной информации в центральной нервной системе животного (Poulet, Hedwig, 2007). Такая схема в качестве необходимого элемента включает передачу в сенсорный канал "моторной копии", т.е. информации о локомоторных актах, совершаемых животным, или подготовленных к исполнению. Предполагается, что каждый этап обработки сенсорной информации использует данные о собственном движении животного - так достигается высокая результирующая эффективность выделения информационно значимых компонентов сигнала на фоне возмущений, связанных с локомоци-ей (в английских текстах используются термины self-generated и reafferent sensory information). Следует отметить, что влияние моторной копии при обработке сигналов должно быть опережающим по отношению к реальным двигательным актам животного.
Данная схема представляется вполне разумной, однако присутствие в нервной системе обособленных моторных центров и эфферентной регуляции подразумевает эволюционную продви-нутость животного и его нервной системы.
Задача снижения влияния аутошумов при восприятии внешних сигналов возникла и, по-видимому, была решена ещё на самых ранних этапах становления животного мира. В процессе эволюции параллельно с другими функциональными системами совершенствовались и алгоритмы выделения сигналов на фоне аутошумов, достигшие на этом пути столь высокого уровня эффективности, что большинство здоровых людей даже не подозревают о существовании такой биологической проблемы. В то же время системы совместной обработки сигналов и аутошумов у рецентных организмов могли сохранить в своей основе базовые принципы, заложенные в генотипе животных ещё на самых ранних этапах биологической эволюции. Возник закономерный вопрос, при каком минимальном уровне сложности нейросетей возможно эффективное обнаружение значимой информации на фоне высокоамплитудных колебаний, вызванных собственным движением животного?
В предлагаемой работе приведены результаты исследования математической нейронной сети с малым числом решающих элементов. Выбор такой модельной структуры определялся тремя основными соображениями:
- практика использования искусственных нейросетей показала их эффективность при анализе недетерминированных сигналов;
- животные с диффузной нейронной сетью распространены повсеместно (например, кишечнополостные), их нейроны образуют синцитий -эта особенность ещё более сближает организацию простых нервных систем с искусственными нейронными сетями;
- следует полагать, что функционирование системы выделения сигнала из аутошумов не должно приводить к подавлению проводимости сенсорного канала во время моторного акта.
При планировании экспериментов исходно подразумевалось, что гипотетическое животное, обладающее очень простой нервной системой (с числом нейронов порядка нескольких десятков), жило в водной среде, было свободноподвижным и в задачу его механо сенсорных систем входило обнаружение волн, вызванных движущимися хищниками, потенциальными объектами охоты или конспецифическими особями.
При исследовании математических нейросете-вых моделей нами были поставлены следующие вопросы:
- как форма представления информации о внешних сигналах влияет на эффективность работы сети;
- какое минимальное количество нейронов, объединённых в неспециализированную нейронную сеть, способно решить задачу обнаружения внешнего сигнала на фоне возмущений, вызванных собственным движением животного;
- возможно ли обнаружение сигналов с частотно-временными характеристиками, близкими к помехам, порождаемым собственной локомоци-ей;
- насколько устойчиво работает сеть с периодическими сигналами различной формы.
Решению этих вопросов посвящена предлагаемая работа.
ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ
В качестве базовой модели в работе была использована автоассоциативная нейросеть (Хай-кин, 2006), которая состояла из двух центрально-
/ II III N V
Рис. 1. Схема автоассоциативной нейронной сети. На входы рецепторного слоя I поступает информация о первой производной входного сигнала (xin), его второй производной (xin) и сигнал (yin), который характеризует движение воспринимающего объекта (моторная копия). На нейронах слоя V формируются выходные сигналы сети.
симметричных частей. Количество входов сети (рецепторов, слой I) совпадало с количеством выходов (детекторных нейронов, слой V) (рис. 1).
Первый этап обработки входной информации осуществлялся на нейронах скрытого слоя II. Обе половины сети соединены так называемым "узким горлом" (слой III), число нейронов в котором меньше по сравнению со слоем входных рецепторов. При прохождении через "узкое горло" часть информации необратимо терялась, но в результате сохранялись наиболее существенные её составляющие.
Каждый нейрон имел несколько входов, которые характеризовались настраиваемыми весовыми коэффициентами w. В процессе обработки информации в отдельном нейроне вычислялось скалярное произведение входных сигналов x с соответствующими весовыми коэффициентами (w, x). В качестве передаточной функции нейрона была использована сигмоидная функция (Хай-кин, 2006), которая наиболее быстро изменяется в окрестности нуля и приближается к единице при увеличении аргумента, либо к нулю - при его уменьшении («S-образная кривая). Сходная по форме передаточная функция характерна для биологических нейронов. После преобразования передаточной функцией результирующий сигнал поступал на выход нейрона.
При определении минимально необходимого комплекса входной информации принята гипотеза, что все алгоритмы подавления аутошумов базируются на их высокой коррелированности с моторной программой животного. В этой связи на один из нейронов рецепторного слоя с опереже-
нием относительно аутошума подавался сигнал (уь), характеризовавший механическое движение гипотетического "животного" (моторная копия).
Представление сигналов на входах и выходах рецепторов (нейронов 1-го слоя). В работе были приняты следующие определения сигналов:
- "внешний сигнал" содержал информацию о событиях в среде и непосредственно не зависел от активности "животного";
- "входной сигнал" (хь) представлял собой сумму внешнего сигнала и аутошума;
- "аутошум" - составляющая входного сигнала, вызванная движением самого "животного";
- "моторная копия" (уь) характеризовала двигательную активность "животного", воспринимавшего внешние сигналы. Моторная копия не зависела от информации на экстрарецепторных входах.
В ходе пробных вычислений выяснилось, что один экстрарецепторный вход не способен обеспечить сеть информацией, достаточной для её эффективного функционирования в рамках поставленных задач. Н
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.