Geekly articles weekly

Kode neuroelement



Halo komunitas GeekTimes yang terhormat! Belum lama berselang, serangkaian artikel yang ditujukan untuk pekerjaan membuat model sistem saraf diterbitkan di sini. Dan cara terbaik untuk memahami logika model adalah mempelajari kode program untuk implementasinya. Saya tidak hanya ingin menyampaikan ide-ide saya secara lebih rinci, tetapi juga meminta bantuan komunitas. Saya tahu bahwa di antara pembaca GT ada banyak profesional di bidang penulisan kode perangkat lunak dan pengalaman Anda, pengetahuan dapat membantu pengembangan proyek. Kadang-kadang saran atau rekomendasi yang kompeten cukup untuk membuat solusi dari tugas yang tidak biasa menjadi elegan dan mudah.

Siklus Konten
1. . 1.
2. . 2.
3. . 3.
4. ,
5.
6.
7.

Lingkungan pengembangan adalah Unity3D, mesin permainan yang sangat populer. Lingkungan ini ternyata sangat nyaman dan mudah diakses baik dalam bekerja dengan editor dan di hadapan sejumlah besar referensi, penjelasan dan komentar dalam bahasa Rusia. Oleh karena itu, keterampilan pemrograman sederhana saya sudah cukup untuk mewujudkan ide-ide saya menggunakan Unity3D.

Rencana tidak mengubah lingkungan pengembangan, karena mesin gim membuatnya mudah untuk menyelesaikan masalah visualisasi, yang sangat penting pada tahap ini.

Saya ingin meminta maaf kepada mereka yang ingin membuka kode karena kelalaiannya, kemungkinan mengabaikan sintaksis bahasa dan kemungkinan kesalahan. Ketika saya memulai pekerjaan ini, tidak ada demonstrasi kode dalam rencana. Saya ingin menguji beberapa hipotesis saya.

Kode mencerminkan pencarian kreatif. Dalam proses kerja, saya dihadapkan dengan masalah lain, model tidak mau bertindak seperti yang saya bayangkan. Dan pada siang hari gagasan tentang cara memperbaikinya bisa datang kepada saya. Pada saat-saat ini, saya dapat terinspirasi oleh semacam wawasan. Sekembalinya dari pekerjaan, saya dengan penuh semangat membuat koreksi, mengabaikan semua aturan dalam kode, tidak ada waktu untuk ini. Dan seberapa sering ini terjadi, wawasan ini tidak membawa hasil, atau tidak membawa hasil yang diinginkan. Jadi pekerjaan pada proyek berlanjut, dan terima kasih atas kesabaran istri saya, yang memungkinkan saya untuk melakukan pekerjaan ini. Sulit untuk menemukan waktu antara keluarga, pekerjaan, penundaan Anda sendiri dan kemalasan pada pekerjaan rutin standardisasi kode. Meskipun itu masih harus dilakukan suatu hari nanti.

Dalam pekerjaan saya, saya berpegang pada model neuron yang agak tidak biasa. Model neuron, seperti neuron biologis, dapat bertindak secara serempak dari kerja neuron lain. Sinyal dari kunci reseptor, seperti yang dari reseptor kulit, mungkin tidak disinkronkan. Oleh karena itu, dalam model pertama, di bawah pengaruh pemikiran stereotip, saya membedakan fase tertentu dari keadaan dalam neuron yang berlangsung sejumlah langkah (siklus) seluruh sistem, dan langkah-langkah sistem dilakukan secara serempak di semua neuron. Ini tidak berfungsi sebagaimana mestinya, dan itu sangat tidak nyaman. Tapi itu perlu untuk entah bagaimana menyinkronkan sinyal yang masuk dan keluar, dan mengevaluasinya dengan benar.

Pada titik tertentu, muncul ide bahwa seorang pengguna Internet kemudian dijuluki "tangki pembuangan." Model "tangki pembuangan" ternyata sangat akurat dan dapat diterapkan pada neuron biologis, itu menjelaskan dengan sangat jelas mekanisme penjumlahan, dan lebih mudah diterapkan. Sekarang neuron yang ditiru bisa sepenuhnya independen, seperti benda nyata.



Model adder ini adalah model neuron biologis paling akurat yang saya tahu. Untuk mensimulasikan sel lambung secara terperinci akan membutuhkan kekuatan pemrosesan yang sangat besar, tetapi semua yang dilakukan sel ini adalah menghasilkan enzim atau hormon yang tepat jika perlu. Mengaitkan sifat komputasi yang luar biasa dengan neuron sangat populer di kalangan cybernetics modern.

Selanjutnya, beberapa mekanisme dari teori refleks dan ide orientasi terarah dari pengaturan daya sinaps keluar ditambahkan ke model penjumlahan. Model yang dihasilkan memungkinkan untuk membuat dasar teoritis, yang secara sederhana menjelaskan banyak proses dan fenomena yang terjadi di sistem saraf. Mekanisme refleks, konsolidasi memori dan memori, pengorganisasian diri dan spesialisasi neuron, kerja otak kecil, mekanisme emosi dan pemikiran semuanya dalam satu botol.

Saya tidak akan membosankan. Tautan ke repositori GitHub .

Misalnya, kode skrip yang berisi logika utama pengoperasian elemen saraf NeironScript.cs (maaf untuk bahasa Prancis saya):

Banyak kode
using UnityEngine;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;

public class NeironScript : MonoBehaviour {

	public GameObject prefabNeiron;          // 
	public GameObject prefabSinaps;          // 

	public int IndexNeiron = 0;              // 

	private int _TypeIndexNeiron = 0;        //  

	public int TypeIndexNeiron               //  
	{
		get { return _TypeIndexNeiron; }
		set {
			if (value == 0) 
				{ _TypeIndexNeiron = value;
				  gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(255, 255, 0, 255);//, 
				}	
			if (value == 1) 
				{ _TypeIndexNeiron = value;
				gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32( 0, 255, 0, 255); //,  //
				}	
			if (value == 2) 
				{ _TypeIndexNeiron = value;
				gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(0, 255, 255, 255);//,  
				}
			if (value == 3) 
				{ _TypeIndexNeiron = value;
				gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(255, 255, 255, 255);//,  
				}
			}
	}
	//   0
	public float Adder = 0.0f; 										//

	public float MaxAdder = 30f;									//  

	public float DampferAdder = 1.0f; 								// 
	public float thresholdTop = 1.0f; 								//  
	public float AnswerTime = 0.1f;      							// 
	public float TimeRepose = 0f;       							//  

	public bool IgnoreInput = false; 								//  
	public List<GameObject> hitSinaps = new List<GameObject>();  	// 

	public GameObject Area; 										//

	private bool _ActionN;											//  
	
	public bool ActionN												//  
	{
		get { return _ActionN; }
		set 
		{
			_ActionN = value;
			if (Area != null)
			{
				gameObject.GetComponent<LineRenderer>().enabled = value; //  ..
                bool existAction = Area.GetComponent<AreaScript>().NeironActionList.Contains(gameObject); //existAction = true -       
				if (_ActionN && (!existAction)) Area.GetComponent<AreaScript>().NeironActionList.Add(gameObject); //    
				else Area.GetComponent<AreaScript>().NeironActionList.Remove(gameObject); //    
			}
		}
	}

	//   1 

	public float thresholdDown = -5.0f;			 		//  
	public float timeIgnore = 5.0f;   					//        
	public float bonusThreshold = 0f; 					//   
	public float DempferBonusThreshold = 1.0f; 			//   
	public float TimeEvaluation = 5.0f;					// 
	public int LimitRecurrence = 5; 					// 
	public float thresholdTopUp = 1.0f;					//   

	public bool TimeEvaluationBool = false;				// 
	public int LimitEvaluationInt = 0;					//     

	public float AdaptationTime = 0;                    // 
	public float thresholdAdapt = 1f;                   //  

	//   2

	public float MaxForceSinaps = 100f;
	private Vector3 VectorPattern; 						// 
	public Vector3 VectorTrend; 						// 

	public float Charge = 0.0f; 						//
	public float TimeCharge = 0.01f; 					//   

	private float changeAngle = 0f; 					//  

	public float FocusNeiron = 90f;						// 
	public bool FocusDinamic = true;                    //  
	public float StepFocus = 1f;						//  
	public float MaxFocus = 90f;						//  

	public float Plasticity = 1.0f; 					//
	public bool PlasticityDinamic = true; 				//   
	public float StepPlasticity = 0.01f;				// 
	public float BasicPlasticity = 1.0f;				//  (  )
	public bool NewNeironDinamic = true;				//   

	

	private float angleMin = 0f;

	private bool CorunPlasticRun = false;

	// END VAR

    private Vector3 noveltyVector = Vector3.zero;
    private float noveltyFactor = 0.1f;

	IEnumerator StartSummator (){
		IgnoreInput = true;  //   
		gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(255, 0, 0, 255); // 
		ActionN = true; //    
		yield return new WaitForSeconds(AnswerTime); // 
		ActionN = false; 
		ExcitationTransfer (); // 
		yield return new WaitForSeconds(TimeRepose);// 
		IgnoreInput = false; //    
		TypeIndexNeiron = _TypeIndexNeiron; //   
	}

	IEnumerator repolarizationTime (){
		IgnoreInput = true; //   
		gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(0, 0, 255, 255);//  
		yield return new WaitForSeconds(timeIgnore);// 
		IgnoreInput = false;
		TypeIndexNeiron = _TypeIndexNeiron;//  
	}

	IEnumerator StartModule (){
        IgnoreInput = true; //   
		ActionN = true; // ,      
		gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(255, 0, 0, 255);// 
		yield return new WaitForSeconds(AnswerTime);// 
		ExcitationTransfer ();//    
		ActionN = false;//  
		yield return new WaitForSeconds(TimeRepose);// 
		IgnoreInput = false;//   
		TypeIndexNeiron = _TypeIndexNeiron;// 
		StartCoroutine ("EvaluationTime");//  
		if ((AdaptationTime > 0) && (thresholdTop > thresholdAdapt)) StartCoroutine ("AdaptationVoid");// ,     =0   
        //         
	}

	IEnumerator EvaluationTime(){ 
		TimeEvaluationBool = true;//   
		yield return new WaitForSeconds(TimeEvaluation);
		TimeEvaluationBool = false;//  
	}

	IEnumerator AdaptationVoid(){
		yield return new WaitForSeconds(AdaptationTime);//  
        if (thresholdTop > thresholdAdapt) thresholdTop--;// ,    
		if ((AdaptationTime > 0) && (thresholdTop > thresholdAdapt)) StartCoroutine ("AdaptationVoid");//  
	}

	IEnumerator NegativeRepolarization(){
		IgnoreInput = true; //   
		ActionN = true; //
        for (int i = 0; i < 16; i++)
        {  //  
			Charge = Area.GetComponent<AreaScript>().Spike2[i];
			if (Charge > 0) gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(255, 0, 0, 255); //
			else gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(0, 0, 255, 255); //
			yield return new WaitForSeconds(TimeCharge); //  /
		}
		Charge = 0f;// 
		TypeIndexNeiron = _TypeIndexNeiron;// 
		ActionN = false;//
		IgnoreInput = false;//    
	}

	IEnumerator StartAssociative(){
		IgnoreInput = true;//  
		ActionN = true;//
        StartCoroutine("PositiveRepolarization"); //   
		yield return new WaitForSeconds(AnswerTime); 		//  
		Compass ();//  
	}

	IEnumerator StartWhite() {
        IgnoreInput = true;//  
        ActionN = true;//
        StartCoroutine("PositiveRepolarization");//   
		yield return new WaitForSeconds(AnswerTime); 		// 
		ExcitationTransfer ();//    
	}

	IEnumerator PositiveRepolarization(){
		for (int i = 0; i < 16; i++) {
            //  
			Charge = Area.GetComponent<AreaScript>().Spike1[i];
			if (Charge > 0) gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(255, 0, 0, 255); //
			else gameObject.GetComponent<SpriteRenderer>().color = new Color32(0, 0, 255, 255); //
			yield return new WaitForSeconds(TimeCharge); //  
		}
		Charge = 0f; // 
		TypeIndexNeiron = _TypeIndexNeiron;// 
		ActionN = false;// 
		yield return new WaitForSeconds(TimeRepose);// 
		IgnoreInput = false;// 
		StartCoroutine ("EvaluationTime");// 
		if ((AdaptationTime > 0) && (thresholdTop > thresholdAdapt)) StartCoroutine ("AdaptationVoid");//
	}

	IEnumerator PlasticTimeCoruntine (Vector2 PT){//  
		CorunPlasticRun = true;//   
		float PlasticBuffer = Plasticity;//  
		Plasticity = PT.x;// 
		yield return new WaitForSeconds(PT.y);//  
		Plasticity = PlasticBuffer;//  
		CorunPlasticRun = false;//   
	}

	public void ActiveNeiron (){ //        
		if (!IgnoreInput)
		{
			if (TypeIndexNeiron == 0) StartCoroutine ("StartSummator");//  
			if (TypeIndexNeiron == 1) StartCoroutine ("StartModule");// 
			if (TypeIndexNeiron == 2) StartCoroutine ("StartAssociative");// ,    
			if (TypeIndexNeiron == 3) StartCoroutine ("StartWhite");//  
		}
	}

	private void Compass (){
		if (Area != null){ //    ,        
			VectorPattern = Vector3.zero; //  
            //  
			for (int i = 0; i < Area.GetComponent<AreaScript>().NeironActionList.Count; i++) { //   
				if (gameObject == Area.GetComponent<AreaScript> ().NeironActionList [i]) continue; //    
				Vector3 R = Area.GetComponent<AreaScript> ().NeironActionList [i].transform.position - transform.position;//  ,   
                //       
				VectorPattern += (Area.GetComponent<AreaScript> ().NeironActionList [i].GetComponent<NeironScript> ().Charge * R.normalized);//R.sqrMagnitude; .normalized   //sqrMagnitude;!!!!!!!!!(  )
			}

			if (VectorPattern.sqrMagnitude < 3f) VectorPattern = VectorTrend; //   ,    
			if (VectorPattern.sqrMagnitude == 0) VectorPattern = new Vector3(Random.Range(-1f, 1f), Random.Range(-1f, 1f), Random.Range(-1f, 1f)); 
            //   ( ),    ,    ,    - 

			VectorPattern.Normalize(); //   

            if (noveltyVector == Vector3.zero) noveltyVector = -VectorPattern; //  (   )    -    
			changeAngle = Vector3.Angle(VectorPattern, noveltyVector);//         

			if (Area != null) Area.SendMessage("MessageOriginality", changeAngle/180);//      

			VectorTrend = VectorPattern; // 
            noveltyVector = Vector3.Slerp(noveltyVector, VectorPattern, noveltyFactor);//  
            //      
            //        
            //   noveltyVector = VectorPattern,       (     )
            //       ,       
			gameObject.GetComponent<LineRenderer>().SetPosition(0, transform.position);//   
			gameObject.GetComponent<LineRenderer>().SetPosition(1, transform.position + VectorTrend * 6);

           
			if (PlasticityDinamic) {
				if (changeAngle < 10) Plasticity -= StepPlasticity; else Plasticity += StepPlasticity; // 
				if (Plasticity > 1) Plasticity = 1f;
				if (Plasticity < 0) Plasticity = 0f;
                //         
                //    ,         . 
                //..        ,       
			}

			if (FocusDinamic){
				if (changeAngle < 10) FocusNeiron -= StepFocus; else FocusNeiron = MaxFocus;
				if (FocusNeiron < 0) FocusNeiron = 0;
                //         .
                //        .
                //       .
                //   -     ,      
			}

            //  
			if (NewNeironDinamic){
                if (!Physics.CheckSphere(transform.position + VectorTrend * 5, 3f))
                {   //  -     3,
                    //     5   
                    //   
					if (Area.GetComponent<AreaScript>().Global) NewNeiron(); //    
					else 
					{
						if (Area.GetComponent<Collider>().bounds.Contains(transform.position + VectorTrend * 5)) NewNeiron(); //          
					}
				}

				//   
                Collider[] hitColliders = Physics.OverlapSphere(transform.position + VectorTrend * 5, 3f); //          
				foreach (Collider value in hitColliders) //    
				{
					if (value.tag == "Neiron") //  
					{
						bool EnableSinaps = false; //    
						foreach (GameObject sinapsValue in hitSinaps) //    
						{
							if (sinapsValue.GetComponent<SinapsScript>().NeironTarget == value.gameObject) {
								EnableSinaps = true; //   
								break; //  
							} 	
						}
						
						if (!EnableSinaps) { //   
							GameObject cSinaps = Instantiate(prefabSinaps, transform.position, transform.rotation) as GameObject;//   
							cSinaps.transform.parent = transform;
							cSinaps.GetComponent<SinapsScript>().NeironTarget = value.gameObject;
							cSinaps.GetComponent<SinapsScript>().Force = 0f;
							hitSinaps.Add(cSinaps);

						}

					}
				}
			}

			//        
			angleMin = 180f;
			if (hitSinaps.Count != 0) angleMin = Vector3.Angle(hitSinaps[0].GetComponent<SinapsScript>().NeironTarget.transform.position - transform.position, VectorTrend);
			foreach(GameObject ShershSinaps in hitSinaps)
			{
				float angleShersh = Vector3.Angle(ShershSinaps.GetComponent<SinapsScript>().NeironTarget.transform.position - transform.position, VectorTrend);
				if (angleShersh < angleMin) angleMin = angleShersh;
			}
           
			if (FocusNeiron < angleMin) FocusNeiron = angleMin;
            //      ,       .
            //        , 
            //        .

			//  
			foreach(GameObject SinapsCoeff in hitSinaps){
					if (SinapsCoeff.GetComponent<SinapsScript>().TypeSinaps == 0){
					    float angleSinaps = Vector3.Angle(SinapsCoeff.GetComponent<SinapsScript>().NeironTarget.transform.position - transform.position, VectorTrend);
					    if (angleSinaps <= FocusNeiron) SinapsCoeff.GetComponent<SinapsScript>().Force += MaxForceSinaps * Plasticity;
					    else SinapsCoeff.GetComponent<SinapsScript>().Force -= MaxForceSinaps * Plasticity;
					    SinapsCoeff.GetComponent<SinapsScript>().Force = Mathf.Clamp(SinapsCoeff.GetComponent<SinapsScript>().Force, 0, MaxForceSinaps);
				    }
			}
		}

		ExcitationTransfer ();//    
	}

	private void NewNeiron (){
		GameObject clone = Instantiate(prefabNeiron, transform.position + VectorTrend * 6, transform.rotation) as GameObject;
        /*  :        (   ),
         *      ,        
         *        ,     .
         *       ....
         * */
		if (Area != null) Area.GetComponent<AreaScript>().amount++;//     

		clone.GetComponent<NeironScript>().Plasticity = BasicPlasticity;//  
		clone.GetComponent<NeironScript>().ActionN = false;
		clone.GetComponent<NeironScript>().IgnoreInput = false;
		clone.GetComponent<NeironScript>().Adder = 0f;
		clone.GetComponent<NeironScript>().VectorTrend = Vector3.zero;
		clone.GetComponent<NeironScript>().Area = Area;
		clone.GetComponent<NeironScript>().TimeEvaluationBool = false;
		clone.GetComponent<NeironScript>().LimitEvaluationInt = 0;
		clone.GetComponent<NeironScript>().Charge = 0.0f; 
		clone.GetComponent<NeironScript>().FocusNeiron = MaxFocus;
		clone.GetComponent<NeironScript>().Plasticity =  BasicPlasticity;
		clone.GetComponent<NeironScript>().TypeIndexNeiron = 2;
        clone.GetComponent<NeironScript>().noveltyVector = Vector3.zero;
        clone.GetComponent<NeironScript>().VectorTrend = Vector3.zero;

		clone.GetComponent<LineRenderer>().SetPosition(0, clone.transform.position);
		clone.GetComponent<LineRenderer>().SetPosition(1, clone.transform.position);

		clone.SendMessage("StopNeiron"); //          ,   

		GameObject ManagerObj = GameObject.Find("Manager"); //... , Find   
		ManagerObj.GetComponent<ManagerScript>().EndIndexNeiron++;// 
		clone.GetComponent<NeironScript>().IndexNeiron = ManagerObj.GetComponent<ManagerScript>().EndIndexNeiron;//    
		clone.name = "Neiron" + clone.GetComponent<NeironScript>().IndexNeiron;//     

        foreach (GameObject sd in clone.GetComponent<NeironScript>().hitSinaps) Destroy(sd); //       ,     
		clone.GetComponent<NeironScript>().hitSinaps.Clear(); //   .  ..
	}

	void FixedUpdate(){ //      0.01


		if (!IgnoreInput) //    
		{
			if (TypeIndexNeiron == 0)  //    
			{
				if (Adder > thresholdTop) // 
				{
					StartCoroutine ("StartSummator"); 
				}
			}

			if (TypeIndexNeiron == 1) //  
			{
				if (Adder > thresholdTop + bonusThreshold) // 
				{
					
					if (TimeEvaluationBool) //  ?
					{                       
						LimitEvaluationInt++; // 
						StopCoroutine("EvaluationTime"); //    
						TimeEvaluationBool = false; //  
					}
					else LimitEvaluationInt = 0; //   

					if ((LimitEvaluationInt > LimitRecurrence) && (bonusThreshold == 0)) thresholdTop += thresholdTopUp; //         - 

					StopCoroutine ("AdaptationVoid");  // ,      
					StartCoroutine ("StartModule"); //    
					
				}

				if (Adder < thresholdDown) //    
				{
					if (Area != null) StartCoroutine ("repolarizationTime"); //   ,    
				}
			}

			if (TypeIndexNeiron == 2) // 
			{
				if (Adder > thresholdTop + bonusThreshold) //    :   
				{
					if (TimeEvaluationBool) //     
					{
						LimitEvaluationInt++; //  
						StopCoroutine("EvaluationTime");//  
						TimeEvaluationBool = false;
					}
					else LimitEvaluationInt = 0; //   ,  

					if ((LimitEvaluationInt > LimitRecurrence) && (bonusThreshold == 0)) thresholdTop += thresholdTopUp; //      ,    

					StopCoroutine ("AdaptationVoid");// ,   ( -    )
					StartCoroutine ("StartAssociative"); //    
				}

				if (Adder < thresholdDown) //   
				{
					StartCoroutine ("NegativeRepolarization");  //  ()
				}
			}

			if (TypeIndexNeiron == 3) //  
			{
				if (Adder > thresholdTop + bonusThreshold)//   
				{
					if (TimeEvaluationBool)// ...
					{
						LimitEvaluationInt++;
						StopCoroutine("EvaluationTime");
						TimeEvaluationBool = false;
					}
					else LimitEvaluationInt = 0;

					if ((LimitEvaluationInt > LimitRecurrence) && (bonusThreshold == 0)) thresholdTop += thresholdTopUp;

					StopCoroutine ("AdaptationVoid");
					StartCoroutine ("StartWhite");  
				}

				if (Adder < thresholdDown)
				{
					StartCoroutine ("NegativeRepolarization");  
				}
			}

		}

        if (Mathf.Abs(Adder) <= DampferAdder) Adder = 0f; // 
		if (Adder > DampferAdder) Adder -= DampferAdder;
		if (Adder < -DampferAdder) Adder += DampferAdder;

        if (Mathf.Abs(bonusThreshold) <= DempferBonusThreshold) bonusThreshold = 0f; //  
		if (bonusThreshold > DempferBonusThreshold) bonusThreshold -= DempferBonusThreshold;
		if (bonusThreshold < -DempferBonusThreshold) bonusThreshold += DempferBonusThreshold;
	} 

	private void ExcitationTransfer () // 
	{
		foreach (GameObject value in hitSinaps) //   
		{
			int T = value.GetComponent<SinapsScript>().TypeSinaps; // 
			float F = value.GetComponent<SinapsScript>().Force; // 
			GameObject NT = value.GetComponent<SinapsScript>().NeironTarget;// 
			if (T == 0) NT.SendMessage("AddSummator", F);// 
			if (T == 1) NT.SendMessage("AddTActual", F);
			if (T == 2) NT.SendMessage("ActiveNeiron");
            if (T == 3) NT.SendMessage("AddSummator", F);
			value.GetComponent<SinapsScript>().GoAction = true;//  
		}
	}

	public void AddSummator (float Summ) //      
	{
		Adder += Summ;
		if (Adder > MaxAdder) Adder = MaxAdder;
        if (Adder < - MaxAdder) Adder = -MaxAdder;
	}

	public void AddTActual (float T)//  ,  
	{
		bonusThreshold += T;
		if (bonusThreshold + thresholdTop < 0f) bonusThreshold = - thresholdTop + 0.0001f;
	}

	public void StopNeiron(){//  ,     GameOject.SendMessage("StopNeiron") 
		StopAllCoroutines();
	}

	public void plasticSetTime (Vector2 plasticTime){
        //  , SendMessage     , Vectir2 -    
        //     
		if (!CorunPlasticRun) StartCoroutine("PlasticTimeCoruntine", plasticTime);
        if (TypeIndexNeiron == 2) thresholdTop = thresholdAdapt;
	}
}



Komunikasi antara neuron dilakukan dengan menggunakan sistem pesan, berdasarkan SendMessage, dan semua proses yang terkait dengan perubahan keadaan dibuat di coroutine.



Dalam diagram blok, dasar dasar neuroelement. SendMessage ("AddSummator", F) - sinapsis aksi langsung dengan gaya F, meningkatkan jumlah penambah dengan angka yang diberikan. Setiap 0,01 s, fungsi FixedUpdate () diaktifkan di mana modulator dari penambah berkurang dengan set damper / angka. Dan juga ada pengecekan bahwa ambang melebihi pada penambah, jika ambang terlampaui, maka coruntin dimulai. Selama periode operasi korundin, mode mengabaikan sinyal eksternal dihidupkan, tetapi peredam untuk penambah berlanjut serta peluang untuk mengisi kembali jumlahnya. SendMessage ("ActiveNeiron") - synaps kontak (efaps), coroutine akan diluncurkan jika saat ini tidak berjalan jika tidak maka sinyal akan diabaikan.

Berdasarkan basis ini, mekanisme yang terkait dengan metabolisme sel (kecanduan dan adaptasi), serta sistem modulasi, yang berasal dari karya Eric Kandel, ditambahkan lebih lanjut. Dan gagasan transmisi directional eksitasi demi verifikasi yang saya memulai proyek ini.

Banyak yang tertarik pada kode sumber proyek, tetapi tidak hanya karena alasan ini saya memposting sumbernya. Faktanya adalah bahwa masih ada banyak pekerjaan di depan, rencana untuk secara serius memperluas kemampuan dan alat, menciptakan semacam lingkungan yang memungkinkan Anda untuk bekerja dengan mudah dengan berbagai elemen, struktur dan mengaturnya. Saya tidak memiliki banyak pengalaman pemrograman, tetapi saya yakin bahwa banyak orang dari komunitas GeekTimes dapat memberikan rekomendasi mengenai struktur, metode, dan optimisasi yang secara kualitatif akan meningkatkan proyek. Saya berencana untuk tidak mengubah lingkungan pengembangan, empiris dari proses pengembangan penting bagi saya, serta estetika hasil akhir dan mesin permainan Unity sejauh ini telah membantu saya dengan sangat baik dalam hal ini.

Source: https://habr.com/ru/post/id398867/

More articles:


All Articles