очень заинтересовал вопрос что такое нейрон(уж слишком часто упоминается в статьях)? А точнее как его сделать и использовать

http://lmgtfy.com/?q=%D0%9D%D0%B...1%80%D0%BE%D0%BD

Нейрон (нервная клетка) – это структурно-функциональная единица нервной системы.

В основном дальше статей дело не доходит. Либо конечная конструкция обрастает настолько всего всяким... что без пол-литра не разберёшься.
слов много, а практического и полезного смысла (схемы, конструкции, программы) я пока не углядел :)

ВИКИПЕДИЯ: Искусственный нейрон

в простом примере, нейроном можно посчитать любой мелкий блочёк, на который входит какая то инфомация (импульс), иногда он его обрабатывает и выдаёт тоже какую то информацию (другой импульс).

Ведь в самом простейшем случае в виде искусственного нейрона можно представить транзистор или логический элемент.
Ведь если вспомнить просто биологию- нейроны тоже очень разные бывают. Не вдаваясь в подробности, там есть такие вещи, как порог чувствительности, длительность проведения, инверсность.
А вот уже совокупность этих элементов будет выдавать какое-то "взвешенное" решение.

Микросхема К155ЛА3 - целых четыре искусственных нейрона.
Конечно, это не классический математический нейрон Маккалока — Питтса, но работает не хуже.

А вот и схема робота с нейронной цепочкой:



подробности здесь

бот_м_16, сходил по твоей ссылке. Восемь раз.

Есть "обучаемые" нейроны, с алгоритмами обучения

Помимо аппаратных есть программные модели
Тут простенький ликбез с исполняемыми с листа алгоритмами

http://artspb.com/books/images/i...50&view=book

Тут пример обучения нейрона различать морковку с картошкой
по их 2D-спектру (спектр фильтрует смещение объектов)

http://artspb.com/books/images/i...55&view=book

Тут пример "натаскивания" нейрона различать гипертоника по
шкале прибора (по отклонению показаний от нормы)

http://artspb.com/math/topic.php...m=20&topic=2

схему делал работает удовлетворительно
спасибо Админу и Олегу теперь понял

Классический Nv-neuron Марка Тилдена широко используется для создания простых нейронных сетей в BEAM-робототехнике.



Вот пример нейронной сети на Nv-нейронах для управления двухмоторным шагающим BEAM-роботом класса walker.

Nv-neuron.
какие еще бывают ?
(Добавление)
может, лучше указать что это за элементы и какой микросхеме они принадлежат ?
что б бло понятно, что схема на самом деле реальная и рабочая.

согласен с nest

См. сообщение Олега в начале этой ветки.



Микросхема - 74HC14.
Используемые моторы должны иметь очень маленький рабочий ток.
Схема приведена без номиналов, как пример простой нейронной сети.

Если кому-то будет интересно, то специально название нейрона привел на английском языке, чтобы можно было легко найти о нем дополнительную информацию.



Что-то мне этот вопрос напоминает до боли знакомое...
В доказательстве работоспособности она не нуждается - это классика BEAM.

:)
просто у меня "в голове" нет понятия "нейрон" относительно к электрическим схемам, не укладывается что то ...
но если вижу вот эту схему - в ней всё ясно. что как работает.
а вот нейрон - какое то заоблочное понятие всё равно...
может, кому то так же.

надо эту схему как то на досуге "в железе" воплотить. без моторчиков. со светодиодами будет достаточно.
(Добавление)
не вышло.
там нало большие конденсаторы, причём неполярные. под рукой нету :)
с мелкими светодиоды мигают только одним цветом (на вид).
уж легче на МК то же самое сделать :)

У меня все наоборот. Вполне отчетливо представляю себе живой нейрон со всеми его аксонами, дендритами и медиаторами, их сеть, способы взаимодействия и саморегуляции и никак не могу понять, как вообще можно описать их функциональность какими- либо математическими моделями или электрическими схемами.

Я не помню, где я это прочитал, но смысл приблизительно таков, что если разобрать муравья на нейроны- их получится 30 000. А если разобрать наручные электронные часы- в них будет 300 000 транзисторов (за цифры не отвечаю, привожу по памяти).
Так что все дело не в количестве, а в компоновке.

Я вижу в схеме дифференцирующее звено. Для получения осцилляций достаточно двух конденсаторов (пары интеграторов, замкнутых отрицателной обратной связью). Механический аналог: масса+пружина (ma=F=-x).

Механическую представить проще Это часы..

Напротив, на сумматорах построены перцептроны, известные с глубокого дремучего детства, но вот алгоритм настройки их весов проще понять, разобравшись хотя бы с градиентом. Под сетями (топик) чаще понимаются они.. хотя все возможно.

Тилдену можно отдавать предпочтение, но поковырявшись в старой советской литературе по кибернетике - чего только не найдешь. Тогда это строилось на лампах, и было менее доступно "любознательным пионерам". "Током могло ударить"

Транзисторы, с их паучьими лапками, и вызвали ощущение, что это перспективный нейрон, но для замедления процессов (как отмечает nest) - потребовалось поднять коэффициент усиления.. тема древняя, почтенная и архаичная.

К нейронам с аксонами и дендритами, скорее всего - отношения не имеет. По ним писали дремучие книжки с осциллограммами.. не подступиться было. Он же маленький. Поди так ныне не будут читаться, как раньше.

Тилден, это ренессанс..