Перцептрона

Cтраница 1

Перцептроны могут опознавать различные вещи, процессы, явления. Для перцептрона, считывающего условие задачи для ввода в управляющее или вычислительное утройство, объектами опознания будут буквы и цифры текста, а для перцептрона, вводящего в машину голосовые команды, объектами будут звуки - речи, из которых состоят слова. [1]

Перцептроны и теория механизмов мозга. [2]

Перцептронам сейчас посвящено очень большое число публикаций. [3]

Так как перцептроны моделируют работу анализаторов, их можно классифицировать по тому же принципу, что и органы чувств. Однако с целью подчеркнуть только сходство, а не полное тождество в работе перцептронов и анализаторов к определяющему слову добавляется приставка, акцентирующая это мнимое тождество. [4]

Для самообучения перцептрон снабжается положительными обратными связями. [5]

За конечное число шагов перцептрон с достаточной надежностью распознает предъявляемые ему изображения. Однако применимость перцептрона ограничена бинарными изображениями. [6]

Употребляемые в технологических целях перцептроны выполняют предпрограммированными, т.е. эталонные образы, представляющие собой детерминированные описания отличительных признаков оригинала, закладывают в них конструктивно или в виде стандартной программы. [7]

Известны модели органов чувств - перцептроны, модели систем регулирования движений глазного яблока, модели регулирования диаметра зрачка, осмотического давления, состава крови и др. Всемирно известны работы Центрального института протезирования и протезостроения, в котором созданы протезы руки с биоэлектрическим управлением. [8]

По расположению оригинала относительно рецептора перцептроны, как и органы чувств, могут быть разделены на контактные и дистантные. [9]

Вполне понятно, что в перцептронах для получения информации об оригинале можно использовать не только те виды энергии, с помощью которой ощущают биологические анализаторы. Так, например, квазизрительный яерцептрон может иметь рецептор, с помощью которого возможно восприятие информации по инфракрасному излучению оригинала, а квазислуховой перцептрон можат быть настроен на ультразвуковые колебания. [10]

Таким образом, в отличие от перцептрона в схеме Врин-дли обучающиеся синапсы имелись в двух слоях: и на А-ней-ронах, и на R-ыейронах. [11]

Классификация ИНС. [12]

Наиболее распространенным семейством сетей прямого действия являются многослойные перцептроны, в них нейроны расположены слоями и соединены однонаправленными связями, идущими от входа к выходу сети. Сети прямого действия являются статическими в том смысле, что на заданный вход они вырабатывают одну совокупность выходных значений, не зависящих от предыдущего состояния сети. Рекуррентные сети являются динамическими, так как в силу обратных связей в них модифицируются входы нейронов, что приводит к изменению состояния сети. [13]

Тем не менее возможности обучения, свойственные перцептронам, остаются очень ограниченными. Рассмотрим этот пример подробнее. [14]

Таким образом, различают квазизрительный, квазислуховой, квазиосязательный и другие перцептроны. Технику автоматического управления в настоящее время наиболее интересуют квазизрительный и квазислуховой перцептроны. [15]

Страницы: 1 2 3 4