ВУЗ:
Составители:
60
Перцептрон состоит из трех слоев (нумерация слоев соответствует
принятой Ф. Розенблаттом) элементов различных типов: слоя S-элементов, слоя
A-элементов и слоя R-элементов. S-элементы (сенсорные элементы) – это
рецепторы, воспринимающие внешние входные сигналы. Рецепторы соединены
с входами A-элементов с помощью тормозных или возбуждающих связей.
Каждый рецептор может находиться в
одном из двух состояний – покоя или
возбуждения. A-элементы (ассоциативные элементы) – это пороговые элементы,
которые возбуждаются, если алгебраическая сумма сигналов, приходящих к
ним от рецепторов, превышает их порог. При этом сигнал от рецептора,
приходящий по возбуждающей связи, считается положительным, а приходящий
по тормозной связи – отрицательным. Все связи между S-элементами
и A-
элементами, так же как и пороги A-элементов выбираются случайным, но
фиксированным образом. Сигналы от возбудившихся A-элементов с весовыми
коэффициентами (весами) передаются в R-элементы (реагирующие элементы).
Коэффициенты связи между A-элементами и R-элементами переменные и
настраиваются в процессе обучения. Число R-элементов определяется
количеством классов, на которые
необходимо разделить входные образы.
Обычно каждому классу соответствует свой R-элемент. В простейшем случае,
для разделения входных образов на два класса достаточно и одного R-элемента,
два состояния которого (0,1) кодируют принадлежность образа тому или иному
классу.
Обучение перцептрона состоит в таком изменении весовых
коэффициентов между A- и R-элементами, чтобы его реакция
на предъявляемые
образы была правильной. После обучения перцептрон готов работать в режиме
распознавания. На его входы предъявляются «незнакомые» образы, и
перцептрон должен установить, к какому классу они принадлежат.
Исследования перцептронов показали, что они способны обучаться
распознаванию и обобщению, однако их способности довольно ограничены. Ф.
Розенблатт доказал теорему о сходимости перцептрона,
согласно которой
независимо от начальных значений весовых коэффициентов и порядка показа
образцов при обучении, перцептрон за конечное число шагов научится
различать классы объектов, если только соответствующие значения
коэффициентов существуют. Теорема, однако, ничего не говорит о том, какие
классы образов могут быть разделены. Кроме того, доказательство конечности
числа шагов обучения – малоутешительно, поскольку
на практике время
обучения может оказаться неприемлемо большим.
Классический перцептрон Ф. Розенблатта в силу случайного характера
формирования связей обладает большой избыточностью. Правда, это свойство
имеет и положительную сторону, которая заключается в способности
удовлетворительного функционирования перцептрона при отказе значительного
числа элементов. В дальнейших исследованиях Ф. Розенблатта и его
последователей появилось большое
число различных модификаций
первоначальной схемы перцептрона.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- …
- следующая ›
- последняя »
