Анализ свойств пластичности и адаптивности в сети нейронов с гомеостазом

Построена модель биоподобного нейрона, включающая явление клеточного гомеостаза. Предложена модификация правила пластичности STDP, учитывающая влияние входного сигнала на гомеостаз нейрона. Исследованы свойства сети из предложенных нейронов в задаче управления адаптивным поведением агента в среде с двумя разнонаправленными мотивациями. Проведено статистическое исследование и сравнение результатов работы предлагаемой сети с различными степенями пластичности. Показано, что модель сети с гомеостатически зависимой коррекцией синаптических весов способна к адаптивному управлению агентом в среде без прямой постановки целей. Сделан вывод о важности учета влияния входных сигналов на гомеостаз в моделировании нервных клеток с целью воспроизведения биологического правдоподобия и адаптивных особенностей.