Введение

Семантическая нейронная сеть (SNN) основана на нейронной сети Джона фон Неймана [von Neumann, 1966] и M-сети Николая Амосова. Для сети фон Неймана существуют ограничения в топологии связей, но SNN допускает случай, когда эти ограничения отсутствуют. В сети фон Неймана можно обрабатывать только логические значения, тогда как SNN допускает обработку и нечетких значений. Все нейроны в сети фон Неймана синхронизированы тактами. Для дальнейшего использования технологии самосинхронизации SNN предполагает, что нейроны могут работать автономно или быть синхронизированными. В отличие от сети фон Неймана, для семантических сетей нет ограничений в топологии нейронов. Это приводит к невозможности относительного адресования нейронов, как это было реализовано фон Нейманом. В этом случае необходимо использовать абсолютную переадресацию. Каждый нейрон должен иметь уникальный идентификатор, обеспечивающий прямой доступ к любому другому нейрону. Разумеется, нейроны, взаимодействующие через аксоны и дендриты, должны знать идентификаторы друг друга. Абсолютная переадресация может быть модулирована с использованием специфичности нейронов, как это реализовано в биологических нейронных сетях. В первоначальном описании семантических сетей отсутствует описание способности к саморефлексии и самомодификации [Dudar Z. V., Shuklin D. E., 2000]. Однако в [Shuklin D. E. 2004] был сделан вывод о необходимости наличия в системе механизмов самоанализа и самомодификации. Для обеспечения этих механизмов вводится понятие указателя на нейрон. Указатели представляют собой виртуальные связи между нейронами. В данной модели тела и сигналы, передающиеся по нейронным связям, представляют собой физическое тело, а виртуальные связи между нейронами – астральное тело. Предлагается создавать модели искусственных нейронных сетей на основе виртуальной машины, поддерживающей возможность реализации паранормальных эффектов. SNN обычно используется для обработки естественного языка.