Կոգնիտրոն

**Կոգնիտրոնը** արհեստական նեյրոնային ցանց է, որը հիմնված է ինքնակազմակերպման սկզբունքի վրա։ Իր կառուցվածքով կոգնիտրոնը նման է տեսողական կեղևի կառուցվածքին, այն ունի հիերարխիկ բազմաշերտ կազմակերպություն, որում շերտերի միջև նեյրոնները միացված են միայն տեղական մակարդակում։ Վերապատրաստվել է մրցակցային ուսուցման միջոցով (առանց ուսուցչի)։ Ուղեղի յուրաքանչյուր շերտ իրականացնում է ընդհանրացման տարբեր մակարդակներ. մուտքային շերտը զգայուն է պարզ պատկերների նկատմամբ, ինչպիսիք են գծերը և դրանց կողմնորոշումը տեսողական տարածքի որոշակի տարածքներում, մինչդեռ մյուս շերտերի արձագանքը պատկերից ավելի բարդ է, վերացական և դիրքից անկախ։ Նմանատիպ գործառույթներն իրականացվում են կոգնիտրոնում ՝ տեսողական կեղևի կազմակերպման մոդելավորմամբ։

*Նեոկոգնիտրոնը* կոգնիտրոնի գաղափարի հետագա զարգացումն է և ավելի ճշգրիտ կերպով արտացոլում է տեսողական համակարգի կառուցվածքը, թույլ է տալիս ճանաչել պատկերները `անկախ դրանց վերափոխումներից, ռոտացիաներից, աղավաղումներից և մասշտաբի փոփոխությունից։ Նեոկոգնիտրոնը կարող է ինչպես ինքնուրույն ուսումնասիրել, այնպես էլ լինել վերահսկվող։ Նեոկոգնիտրոնը որպես ներմուծում  ստանում է երկչափ պատկերներ, որոնք նման են ցանցաթաղանթի պատկերներին և մշակում դրանք հետագա շերտերով, ինչպես այն, ինչ հայտնաբերվել է մարդու տեսողական կեղևում։ Իհարկե, նեոկոգնիտրոնում չկա մի բան, որը սահմանափակում է դրա օգտագործումը միայն տեսողական տվյալների մշակման համար. Այն բավականին ունիվերսալ է և կարող է լայնորեն օգտագործվել որպես օրինաչափության ճանաչման ընդհանրացված համակարգ։

## Կենսաբանական նախատիպ

Տեսողական կեղևում հայտնաբերվել են հանգույցներ, որոնք արձագանքում են այնպիսի տարրերի, ինչպիսիք են գծերը և որոշակի կողմնորոշման անկյունները։ Ավելի բարձր մակարդակներում հանգույցները արձագանքում են ավելի բարդ և վերացական օրինաչափություններին, ինչպիսիք են շրջանները, եռանկյունները և ուղղանկյունները։ Նույնիսկ ավելի բարձր մակարդակներում աբստրակցիայի աստիճանը բարձրանում է այնքան ժամանակ, քանի դեռ չեն հայտնաբերվել դեմքերին արձագանքող հանգույցներն ու բարդ ձևերը։ Ընդհանուր առմամբ, բարձր մակարդակներում գտնվող հանգույցները մուտք են ստանում ցածր մակարդակի հանգույցների խմբից և, հետևաբար, արձագանքում են տեսողական դաշտի ավելի լայն տարածքին։ Բարձր մակարդակի հանգույցների պատասխանները ավելի քիչ կախված են դիրքից և ավելի դիմացկուն են աղավաղմանը։

## Կոգնիտրոնի կառուցվածքը
Կոգնիտրոնը բաղկացած է երկու տեսակի նեյրոնների հիերարխիկորեն կապված շերտերից ՝ արգելակիչ և գրգռիչ։ Յուրաքանչյուր նեյրոնի գրգռման վիճակը որոշվում է դրա արգելակող և գրգռիչ մուտքերի հարաբերակցությամբ։ Սինապտիկ կապերը նեյրոններից անցնում են մեկ շերտի մեջ (հետագա շերտ 1) դեպի հաջորդ շերտ (2 շերտ)։ Ինչ վերաբերում է այս սինապտիկ կապին, 1-ին շերտի համապատասխան նեյրոնը նախասինապտիկ է, իսկ երկրորդ շերտի նեյրոնը ՝ հետսինապտիկ։ Հետսինապտիկ նեյրոնները կապված չեն 1-ին շերտի բոլոր նեյրոնների հետ, այլ միայն նրանց հետ, որոնք պատկանում են իրենց տեղական կապի տարածքին։ Սերտորեն կապված հետսինապսային նեյրոնների հաղորդակցման տարածքները համընկնում են. Հետևաբար, այս նախասինապտիկ նեյրոնի գործունեությունը կանդրադառնա հիերարխիայի հաջորդ շերտերի հետսինապսային նեյրոնների ավելի ու ավելի ընդլայնվող տարածքի վրա։

Կոգնիտրոնը կառուցվում է որպես նեյրոնների շերտեր, որոնք կապված են սինապսներով։ Մեկ շերտի նախասինապտիկ նեյրոնը միացված է հաջորդ շերտի հետսինապսային նեյրոնին։ Գոյություն ունեն երկու տեսակի նեյրոններ ՝ գրգռիչ հանգույցներ, որոնք հակված են հետսինապսային հանգույցի գրգռման, և արգելակիչ հանգույցներ, որոնք խանգարում են այս գրգռմանը։ Նեյրոնի գրգռումը որոշվում է նրա գրգռիչ և արգելակիչ մուտքերի կշռված գումարով, բայց իրականում մեխանիզմն ավելի բարդ է, քան պարզ գումարումը։

Այս նեյրոնային ցանցը միաժամանակ և՛ ընկալման գործընթացների մոդել է միկրո մակարդակում, և՛ հաշվողական համակարգ, որն օգտագործվում է պատկերի ճանաչման տեխնիկական խնդիրների համար։

## Աղբյուրներ

* https://intuit.ru/studies/courses/88/88/lecture/20551?page=5
* https://fkti5301.github.io/exam_tickets_ai_2018_novakova/tickets/19.html
* http://ermak.cs.nstu.ru/neurotech/html/metodmat/nsnk2016/Lect_5.pdf 
*https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%B8%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD

## Գրականություն

* Искусственные нейронные сети. Теория и практика

Կատեգորիա:Արհեստական բանականություն