Описание элементарного перцептрона

Поступление сигналов с сенсорного поля в решающие блоки элементарного перцептрона в его физическом воплощении.

Элементарный перцептрон состоит из элементов 3-х типов: S-элементов, A-элементов и одного R-элемента. S-элементы это — слой рецепторов. Эти рецепторы соединены с A-элементами с помощью возбуждающих связей. Каждый рецептор может находиться в одном из двух состояний — покоя или возбуждения. A-элементы представляют собой сумматоры с порогом (то есть формальные нейроны). Это означает, что A-элемент возбуждается, если алгебраическая сумма возбуждений, приходящих к нему от рецепторов, превышает определённую величину — его порог. Сигналы от возбудившихся A-элементов передаются в сумматор R, причём сигнал от i-го ассоциативного элемента передаётся с коэффициентом w_i.

А- или R-элементы (которые является пороговыми) подсчитывают некоторую линейную форму (как правило, сумму весовых коэффициентов) от своих входов и сравнивает её с заданным значением — порогом. Если у А-элемента n входов, то в нем должны быть заданы n весов w ₁, w ₂,..., w_n и порог θ. Перцептрон выдаёт 1, если линейная форма от входов с коэффициентами w_i превышает θ, иначе −1.

Логическая схема элементарного перцептрона. Веса S—A связей могут либо 1, либо 0. Веса A—R связей W могут быть любыми.

Система связей между рецепторами S- и A-элементами, так же как и пороги A-элементов выбираются некоторым случайным, но фиксированным образом, а обучение состоит лишь в изменении коэффициентов w_i. Считаем, что мы хотим научить перцептрон разделять два класса объектов, и потребуем, чтобы при предъявлении объектов первого класса выход перцептрона был положителен, а при предъявлении объектов второго класса — отрицательным. Начальные коэффициенты w_i полагаем равными нулю. Далее предъявляем обучающую выборку: объекты (например, круги либо квадраты) с указанием класса, к которым они принадлежат. Показываем перцептрону объект первого класса. При этом некоторые A-элементы возбудятся. Коэффициенты w_i, соответствующие этим возбуждённым элементам, увеличиваем на 1. Затем предъявляем объект второго класса и коэффициенты w_i тех A-элементов, которые возбудятся при этом показе, уменьшаем на 1. Этот процесс продолжим для всей обучающей выборки. В результате обучения сформируются значения весов связей w_i.

После обучения перцептрон готов работать в режиме распознавания или обобщения. В этом режиме перцептрону предъявляются «не знакомые» перцептрону объекты, и перцептрон должен установить, к какому классу они принадлежат. Работа перцептрона состоит в следующем: при предъявлении объекта возбудившиеся A-элементы передают сигнал R-элементу, равный сумме соответствующих коэффициентов w_i. Если эта сумма положительна, то принимается решение, что данный объект принадлежит к первому классу, а если она отрицательна — то второму.

Кибернетика «черного ящика»

В основе принцип, противоположный нейрокибернетике:

Не имеет значения, как устроено «мыслящее» устройство. Главное, чтобы на заданные входные воздействия оно реагировало также, как человеческий мозг.

Ученые этого направления поясняли, что человек не должен слепо следовать природе в своих научных и технологических поисках. Так, например, очевиден успех колеса, которого не существует в природе, или самолета, не машущего крыльями, как птица. К тому же пограничные науки о человеке не смогли внести существенного теоретического вклада, объясняющего хотя бы приблизительно, как протекают интеллектуальные процессы у человека, как устроена память и как человек познает окружающий мир.

Это направление ИИ было ориентированно на поиски алгоритмов решения интеллектуальных задач на существующих моделях компьютеров.

Дата добавления: 2014-01-11