Персептрона

Cтраница 1

Персептроны оказались способными не только к обучению, но и it самообучению. При их совпадении не производится коррекция, а если они не согласуются, то по выходному каналу 6 обучающего устройства передаются сигналы к элементам настройки персептрона и коррекция производится так же, как и при обучении персептрона человеком. Обученный таким образом персептрон производит классификацию - указывает, относятся ли предъявляемые ему в процессе работы образы к одному классу или же к различным классам. [1]

Персептроны, когда они были впервые построены, вызвали большой интерес, и на них возлагались большие надежды, которые, однако, не оправдались. Оказалось, что для практического применения они мало пригодны. При смещении в сторону или повороте букв в пределах рецепторного поля так, что они перекрывали другие его участки, нужно было заново производить обучение. Первые персептроны такие, как указанный выше, оказались неспособными распознавать более сложные образы, что в ряде случаев необходимо для построения устройств, наделенных искусственным интеллектом. Например, для построения роботов, самостоятельно ориентирующихся в отсружающей обстановке. [2]

Papert) Персептроны, в которой доказывается принципиальная ограниченность возможностей персептронов. [3]

Исторически, первые персептроны, предложенные Фрэнком Розенблаттом в 1958 г., имели два слоя нейронов. [4]

Персептрон со многими выходами. [5]

Несмотря на ограничения, персептроны широко изучались. Теория персептронов является основой для изучения многих других типов искусственных нейронных сетей. [6]

Входы каждого нейрона в персептроне подсоединяются к рецепторам сетчатки. Предполагается при этом, что различные входы одного и того же нейрона подсоединяются к различным рецепторам. Выходы же нейронов подсоединяются к специальным сумматорам, называемым - элементами, причем выходы нейронов одного и того же образа подсоединяются к одному и тому же сумматору, называемому сумматором этого образа. [7]

Опыты, проведенные с персептронами, показали, что при обучении их указанным выше способом они по мере обучения все лучше и лучше распознают образы: меньше ошибаются и чаще, а затем и почти во всех случаях, правильно распознают образы, отличая относящиеся к одному классу от относящихся к другим. При обучении распознаванию восьми различных букв персептрон, который первоначально был настроен так, что лишь в 10 % случаев давал правильные ответы, после предъявления ему букв каждого класса по 10 раз, с последующим каждый раз обучением, давал правильные ответы уже в 50 % случаев, после предъявления ему букв по 20 раз - в 80 % случаев, после предъявления букв каждого класса по 30 раз - более чем в 90 % случаев, а после предъявления их по 40 раз, тоже с последующим каждый раз обучением, распознавал их затем уже почти безошибочно. Оказалось, что хотя при уменьшении числа ассоциативных элементов работа персептрона ухудшается, но все же он продолжает выполнять свои функции. В этом он также оказался аналогичным мозгу человека, функции которого часто восстанавливаются при повреждении отдельных его участков. [8]

Легко видеть, что для персептрона В можно выбрать любые начальные условия. При принятых предположениях справедлива следующая теорема. [9]

Следствие: эффективность обучения в симметричных дискретных персептронах с симметричными начальными условиями, при выполнении в них ( обобщенного) а-закона поощрения не зависит от выбора ( неотрицательных) констант а и Ь, характеризующих, закон. [10]

Принимая в качестве входного сигнала всего персептрона проектируемое на его сетчатку изображение, получаем в качестве реакции персептрона на этот сигнал тот образ, к которому пер-септрон относит данное изображение. Ниоткуда, разумеется, не следует, что рассматриваемый персептрон осуществит правильную классификацию изображений в соответствии с заданным заранее разбиением множества изображений на различные образы. Это первоначальное разбиение задается человеком. [11]

Интересную область исследований представляют многослойные персептроны и персептроны с перекрестными связями, однако теория этих систем практически не разработана. [12]

Несмотря на то, что работы по персептронам, о которых было рассказано, по указанным причинам не были продолжены, они оказались полезными, так как был дан толчок к дальнейшим изысканиям. [13]

И возможно, что шок, вызванный книгой Персептроны, обеспечил необходимый для созревания этой научной области период. [14]

Серьезные вопросы имеются относительно эффективности запоминания информации в персептроне ( или любых других нейронных сетях) по сравнению с обычной компьютерной памятью и методами поиска информации в ней. [15]

Страницы: 1 2 3 4