Искусственный интеллект


Сети с прямыми связями.


1. Простой персептрон. В середине 50-х годов была предложена одна из первых моделей нейронных сетей, которая вызвала большой интерес из-за своей способности обучаться распознаванию простых образов. Эта модель - персептрон - состоит из бинарных нейроподобных элементов и имеет простую топологию, что позволило достаточно полно проанализировать ее работу и создать многочисленные физические реализации.
Типичный персептрон состоит из трех основных компонент:

    1. матрицы бинарных входов r1..rn (сенсорных нейронов или «сетчатки», куда подаются входные образы);
    2. набора бинарных нейроподобных элементов xiхм (или предикатов в наиболее общем случае) с фиксированными связями к подмножествам сетчатки («детекторы признаков»);
    3. бинарного нейроподобного элемента с модифицируемыми связями к этим предикатам («решающий элемент»). На самом деле число решающих элементов выбирают равным количеству классов, на которое необходимо разбить предъявляемые персептрону образы.

Таким образом, модель персептрона характеризуется наличием только прямых связей, один из слоев которых является модифицируемым. В простейшем случае, когда п = m и xi == ri, детекторы признаков могут рассматриваться как входной слой. Тогда персептрон становится одним бинарным нейроподобным элементом. Это классическая модель М -входового нейрона, приведенная на рисунке, или простой персептрон Розенблатта. В общем случае каждый элемент xi может рассматриваться как булева функция, зависящая от некоторого фиксированного подмножества сетчатки. Тогда величина выходных сигналов этих обрабатывающих элементов является значением функции xi, которое равно 0 или 1.
Устройство реагирует на входной вектор генерацией выходного сигнала у решающего элемента по формуле (3). Таким образом, персептрон формирует гиперплоскость, которая делит многомерное пространство x1... хм на две части и определяет, в какой из них находится входной образ, выполняя, таким образом, его классификацию. Возникает вопрос, как определить значения весов, чтобы обеспечить решение персептроном конкретной задачи.


Начало  Назад  Вперед