5 research outputs found
Mathematical Model of the Impulses Transformation Processes in Natural Neurons for Biologically Inspired Control Systems Development
Abstract. One of the trends in the development of control systems for autonomous mobile robots is the approach of using neural networks with biologically plausible architecture. Formal neurons do not take into account some important properties of a biological neuron, which are necessary for this task. Namely -a consideration of the dynamics of data changing in neural networks; difficulties in describing the structure of the network, which cannot be reduced to the known regular architectures; as well as difficulties in the implementation of biologically plausible learning algorithms for such networks. Existing neurophysiological models of neurons describe chemical processes occurring in a cell, which is too low level of abstraction. The paper proposes a neuron's model, which is devoid of disadvantages described above. The feature of this model is description cell possibility with treestructured architecture dendrites. All functional changes are formed by modifying structural organization of membrane and synapses instead of parametric tuning. The paper also contains some examples of neural structures for motion control based on this model of a neuron and similar to biological structures of the peripheral nervous system
ΠΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° ΡΠΎ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠ΅ΠΉ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ
Π Π°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°ΡΡΡΡ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ. ΠΡΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ. ΠΠ΅Π»Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΠΊΡΠ°ΠΉΠ½Π΅ Π½ΠΈΠ·ΠΊΠΎΠΌ ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΡΠ°Π±ΠΎΡ ΠΏΠΎ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°. Π ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Π΄Π»Ρ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΠΎΠ±ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ±ΠΎΡ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ. ΠΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΊΡΠ°ΡΠΊΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΠΊΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΠΎΡΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½Ρ Π΅Ρ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΎΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ, ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΡΡΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ Π΅Ρ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ΅ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ³ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅. ΠΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ± ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΊΠΎ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². ΠΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Ρ ΡΡ
Π΅ΠΌΠ° ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½ΠΎΠ² Π² ΡΠ΅ΡΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ. Π ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΊΠΎΠ΄ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ»ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ Π² ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ² Π²ΡΠ±ΠΈΡΠ°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ΅ ΠΊΠΎΠ΄ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅. ΠΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΡΡΡΡ ΠΊΡΠ°ΡΠΊΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ Π½Π° ΠΎΠ±ΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΡΡ
Π½Π°Π±ΠΎΡΠ°Ρ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
(Iris, MNIST). ΠΠ΅Π»Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΡΠΎΠΏΠΎΡΡΠ°Π²ΠΈΠΌΠΎΡΡΠΈ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠΎΠ² Ρ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠ°ΠΌΠΈ, ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π°ΠΌΠΈ. ΠΡΠΎΠΌΠ΅ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΠΏΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½ΠΎΠ΅ ΠΏΠΎΡΠ°Π³ΠΎΠ²ΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»Π΅ΡΠΏΡΠ°Π²Π»ΡΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ Π½Π΅ΠΎΠ±ΠΈΡΠ°Π΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Π²ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ°: ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΡΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ° Π΄ΠΎ Π΄Π½Π° ΠΈ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ
Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠ° Π΅Π³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠΎΠ² ΡΠ΅Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΡ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»Π΅ΡΠΏΡΠ°Π²Π»ΡΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ Π½Π΅ΠΎΠ±ΠΈΡΠ°Π΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Π²ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ°. Π‘Π΄Π΅Π»Π°Π½ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠΈ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΈ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ. Π Π°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠ΅Π½Ρ Π΄Π°Π»ΡΠ½Π΅ΠΉΡΠΈΠ΅ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
Π½Π° ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°
ΠΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° ΡΠΎ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠ΅ΠΉ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ
The problem of classification using a compartmental spiking neuron model is considered. The state of the art of spiking neural networks analysis is carried out. It is concluded that there are very few works on the study of compartmental neuron models. The choice of a compartmental spiking model is justified as a neuron model for this work. A brief description of such a model is given, and its main features are noted in terms of the possibility of its structural reconfiguration. The method of structural adaptation of the model to the input spike pattern is described. The general scheme of the compartmental spiking neuronsβ organization into a network for solving the classification problem is given. The time-to-first-spike method is chosen for encoding numerical information into spike patterns, and a formula is given for calculating the delays of individual signals in the spike pattern when encoding information. Brief results of experiments on solving the classification problem on publicly available data sets (Iris, MNIST) are presented. The conclusion is made about the comparability of the obtained results with the existing classical methods. In addition, a detailed step-by-step description of experiments to determine the state of an autonomous uninhabited underwater vehicle is provided. Estimates of computational costs for solving the classification problem using a compartmental spiking neuron model are given. The conclusion is made about the prospects of using spiking compartmental models of a neuron to increase the bio-plausibility of the implementation of behavioral functions in neuromorphic control systems. Further promising directions for the development of neuromorphic systems based on the compartmental spiking neuron model are considered.Π Π°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°ΡΡΡΡ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ. ΠΡΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ. ΠΠ΅Π»Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΠΊΡΠ°ΠΉΠ½Π΅ Π½ΠΈΠ·ΠΊΠΎΠΌ ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΡΠ°Π±ΠΎΡ ΠΏΠΎ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°. Π ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Π΄Π»Ρ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΠΎΠ±ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ±ΠΎΡ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ. ΠΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΊΡΠ°ΡΠΊΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΠΊΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΠΎΡΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½Ρ Π΅Ρ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΎΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ, ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΡΡΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ Π΅Ρ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ΅ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ³ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅. ΠΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ± ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΊΠΎ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². ΠΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Ρ ΡΡ
Π΅ΠΌΠ° ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½ΠΎΠ² Π² ΡΠ΅ΡΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ. Π ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΊΠΎΠ΄ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΠ»ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ Π² ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ² Π²ΡΠ±ΠΈΡΠ°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ΅ ΠΊΠΎΠ΄ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅. ΠΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΡΡΡΡ ΠΊΡΠ°ΡΠΊΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ Π½Π° ΠΎΠ±ΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΡΡ
Π½Π°Π±ΠΎΡΠ°Ρ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
(Iris, MNIST). ΠΠ΅Π»Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΡΠΎΠΏΠΎΡΡΠ°Π²ΠΈΠΌΠΎΡΡΠΈ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠΎΠ² Ρ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠ°ΠΌΠΈ, ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π°ΠΌΠΈ. ΠΡΠΎΠΌΠ΅ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΠΏΡΠΈΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ ΠΏΠΎΠ΄ΡΠΎΠ±Π½ΠΎΠ΅ ΠΏΠΎΡΠ°Π³ΠΎΠ²ΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»Π΅ΡΠΏΡΠ°Π²Π»ΡΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ Π½Π΅ΠΎΠ±ΠΈΡΠ°Π΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Π²ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ°: ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΡΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠ°ΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ° Π΄ΠΎ Π΄Π½Π° ΠΈ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ
Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠ° Π΅Π³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠΎΠ² ΡΠ΅Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌΡ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»Π΅ΡΠΏΡΠ°Π²Π»ΡΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ Π½Π΅ΠΎΠ±ΠΈΡΠ°Π΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Π²ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ°. Π‘Π΄Π΅Π»Π°Π½ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠΈ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΈ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠΈΡΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ. Π Π°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠ΅Π½Ρ Π΄Π°Π»ΡΠ½Π΅ΠΉΡΠΈΠ΅ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
Π½Π° ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°
Π Π΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ Π½Π° ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠ΅ΡΡΡ
The question of behavioral functions modeling of animals (in particular, the modeling and implementation of the conditioned reflex) is considered. The analysis of the current state of neural networks with the possibility of structural reconfiguration is carried out. The modeling is carried out by means of neural networks, which are built on the basis of a compartmental spiking model of a neuron with the possibility of structural adaptation to the input pulse pattern. The compartmental spike model of a neuron is able to change its structure (the size of the cell body, the number and length of dendrites, the number of synapses) depending on the incoming pulse pattern at its inputs. A brief description of the compartmental spiking model of a neuron is given, and its main features are noted in terms of the possibility of its structural reconfiguration. The method of structural adaptation of the compartmental spiking model of the neuron to the input pulse pattern is described. To study the work of the proposed model of a neuron in a network, the choice of a conditioned reflex as a special case of the formation of associative connections is justified as an example. The structural scheme and algorithm of formation of a conditioned reflex with both positive and negative reinforcement are described. The article presents a step-by-step description of experiments on the associative connectionβs formation in general and conditioned reflex (both with positive and negative reinforcement), in particular. The conclusion is made about the prospects of using spiking compartmental models of neurons to improve the efficiency of the implementation of behavioral functions in neuromorphic control systems. Further promising directions for the development of neuromorphic systems based on spiking compartmental models of the neuron are considered.Π Π°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΠΎΠΏΡΠΎΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΆΠΈΠ²ΠΎΡΠ½ΡΡ
, Π² ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ, ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ°. ΠΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ³ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΡΠ΅Π΄ΡΡΠ²ΠΎΠΌ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΡΡΡΠΎΡΡΡΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΊ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². Π‘Π΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½Π°Ρ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²Π°Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Π° ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½ΡΡΡ ΡΠ²ΠΎΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ (ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅Ρ ΡΠ΅Π»Π° ΠΊΠ»Π΅ΡΠΊΠΈ, ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΠΈ Π΄Π»ΠΈΠ½Π° Π΄Π΅Π½Π΄ΡΠΈΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΡΠΈΠ½Π°ΠΏΡΠΎΠ²) Π² Π·Π°Π²ΠΈΡΠΈΠΌΠΎΡΡΠΈ ΠΎΡ ΠΏΠΎΡΡΡΠΏΠ°ΡΡΠ΅Π³ΠΎ Π½Π° Π΅Ρ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Ρ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Π° ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ ΠΊΡΠ°ΡΠΊΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°, ΠΎΡΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½Ρ Π΅Ρ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΎΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ Ρ ΡΠΎΡΠΊΠΈ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΅Ρ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ³ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ± ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° ΠΊ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². ΠΠ»Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Π² ΡΠ΅ΡΠΈ, Π² ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ° ΠΎΠ±ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ±ΠΎΡ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ°, ΠΊΠ°ΠΊ ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ»ΡΡΠ°Ρ ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π°ΡΡΠΎΡΠΈΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ²ΡΠ·Π΅ΠΉ. ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡ
Π΅ΠΌΡ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ° ΠΊΠ°ΠΊ Ρ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ, ΡΠ°ΠΊ ΠΈ Ρ ΠΎΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΏΠΎΠ΄ΠΊΡΠ΅ΠΏΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ. ΠΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΎ ΠΏΠΎΡΠ°Π³ΠΎΠ²ΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π°ΡΡΠΎΡΠΈΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ²ΡΠ·Π΅ΠΉ Π²ΠΎΠΎΠ±ΡΠ΅ ΠΈ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ° (ΠΊΠ°ΠΊ Ρ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ, ΡΠ°ΠΊ ΠΈ Ρ ΠΎΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΏΠΎΠ΄ΠΊΡΠ΅ΠΏΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ), Π² ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ. Π‘Π΄Π΅Π»Π°Π½ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½ΠΎΠ² Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ Π² Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠΌΠΎΡΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ. Π Π°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠ΅Π½Ρ Π΄Π°Π»ΡΠ½Π΅ΠΉΡΠΈΠ΅ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠ΅ Π½Π°ΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π·Π²ΠΈΡΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠΌΠΎΡΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ, ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
Π½Π° ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°
Π Π΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ Π½Π° ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠ΅ΡΡΡ
Π Π°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΠΎΠΏΡΠΎΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΆΠΈΠ²ΠΎΡΠ½ΡΡ
, Π² ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ, ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ°. ΠΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ³ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΡΠ΅Π΄ΡΡΠ²ΠΎΠΌ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΡΡΡΠΎΡΡΡΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΊ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². Π‘Π΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½Π°Ρ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²Π°Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Π° ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½ΡΡΡ ΡΠ²ΠΎΡ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ (ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅Ρ ΡΠ΅Π»Π° ΠΊΠ»Π΅ΡΠΊΠΈ, ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΠΈ Π΄Π»ΠΈΠ½Π° Π΄Π΅Π½Π΄ΡΠΈΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΠ»ΠΈΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΡΠΈΠ½Π°ΠΏΡΠΎΠ²) Π² Π·Π°Π²ΠΈΡΠΈΠΌΠΎΡΡΠΈ ΠΎΡ ΠΏΠΎΡΡΡΠΏΠ°ΡΡΠ΅Π³ΠΎ Π½Π° Π΅Ρ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Ρ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Π° ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ ΠΊΡΠ°ΡΠΊΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°, ΠΎΡΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½Ρ Π΅Ρ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ ΠΎΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ Ρ ΡΠΎΡΠΊΠΈ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΅Ρ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ³ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ± ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠ°ΡΠΈΠΈ ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° ΠΊ Π²Ρ
ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ ΠΏΠ°ΡΡΠ΅ΡΠ½Ρ ΠΈΠΌΠΏΡΠ»ΡΡΠΎΠ². ΠΠ»Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π±ΠΎΡΡ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π° Π² ΡΠ΅ΡΠΈ, Π² ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ° ΠΎΠ±ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ±ΠΎΡ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ°, ΠΊΠ°ΠΊ ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ»ΡΡΠ°Ρ ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π°ΡΡΠΎΡΠΈΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ²ΡΠ·Π΅ΠΉ. ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡ
Π΅ΠΌΡ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ° ΠΊΠ°ΠΊ Ρ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ, ΡΠ°ΠΊ ΠΈ Ρ ΠΎΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΏΠΎΠ΄ΠΊΡΠ΅ΠΏΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ. ΠΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΎ ΠΏΠΎΡΠ°Π³ΠΎΠ²ΠΎΠ΅ ΠΎΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π°ΡΡΠΎΡΠΈΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΡΠ²ΡΠ·Π΅ΠΉ Π²ΠΎΠΎΠ±ΡΠ΅ ΠΈ ΡΡΠ»ΠΎΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ»Π΅ΠΊΡΠ° (ΠΊΠ°ΠΊ Ρ ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠΆΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ, ΡΠ°ΠΊ ΠΈ Ρ ΠΎΡΡΠΈΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΏΠΎΠ΄ΠΊΡΠ΅ΠΏΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ), Π² ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ. Π‘Π΄Π΅Π»Π°Π½ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄ ΠΎ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½ΠΎΠ² Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ²ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ Π² Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠΌΠΎΡΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ. Π Π°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠ΅Π½Ρ Π΄Π°Π»ΡΠ½Π΅ΠΉΡΠΈΠ΅ ΠΏΠ΅ΡΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠ΅ Π½Π°ΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π·Π²ΠΈΡΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠΌΠΎΡΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ, ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΡ
Π½Π° ΡΠΏΠ°ΠΉΠΊΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π°