Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 160 стр.

        Стремительное увеличение числа дополнительных аттракторов при
возрастании L является основной причиной малой емкости памяти сети
Хопфилда. При возрастании L происходит также быстрое снижение качества
воспроизведения эталонов в результате сокращения бассейнов притяжения
эталонов и уменьшения их устойчивости.

            16.3 Когнитрон и неокогнитрон Фукушимы

    В целом когнитрон Фукушимы (K.Fukushima, 1975) представляет собой
иерархию слоев, последовательно связанных друг с другом, как в
персептроне. Однако, при этом есть два существенных отличия:
    1. Нейроны образуют не одномерную цепочку, а покрывают плоскость,
       аналогично слоистому строению зрительной коры человека.
    2. Когнитрон состоит из иерархически связанных слоев нейронов двух
       типов – тормозящих и возбуждающих.
   В когнитроне каждый слой реализует свой уровень обобщения
информации:
    - входные слои чувствительны к отдельным элементарным структурам,
      например, линиям определенной ориентации или цвета;
    - последующие слои реагируют уже на более сложные обобщенные
      образы;
    - в слое наивысшего уровня иерархии активные нейроны определяют
      результат работы сети – узнавание определенного образа, при этом
      результатам распознавания соответствуют те нейроны, активность
      которых оказалась максимальной.
    Однако добиться независимости результатов распознавания от размеров
и ориентации изображений удалось лишь в неокогнитроне, который был
разработан Фукушимой в 1980 году и представляет собой как бы
суперпозицию когнитронов, обученных распознаванию объектов различных
типов, размеров и ориентации.

                16.4 Модель нелокального нейрона

    Модель нелокального нейрона: так как сигналы на дендритах
различных нейронов вообще говоря коррелируют (или антикоррелируют)
друг с другом, то, значения весовых коэффициентов, а значит и выходное
значение на аксоне каждого конкретного нейрона вообще говоря не могут
быть определены с использованием значений весовых коэффициентов на
дендритах только данного конкретного нейрона, а должны учитывать
интенсивности сигналов на всей системе дендритов нейронной сети в целом
(рисунок 16.3).



                                  159