ПЕРСЕПТРОН

ПЕРСЕПТРОН пeрцeптрон (англ. perceptron,
нем. Perzeptron, от лат. реrсеptio - понимание, познавание, восприятие),
математическая модель процесса восприятия. Сталкиваясь с новыми
явлениями или предметами, человек их узнаёт, т. е. относит к тому или иному
понятию (классу). Так, мы легко узнаём знакомых, даже если они изменили
причёску или одежду, можем читать рукописи, хотя каждый почерк имеет свои
особенности, узнаём мелодию в различной аранжировке и т. д. Эта способность
человека и получила назв. феномена восприятия. Человек умеет на основании
опыта вырабатмвать и новые понятия, обучаться новой системе классификации.
Напр., при обучении различению рукописных знаков ученику показывают рукописные
знаки и сообщают, каким буквам они соответствуют, т. е. к каким классам
эти знаки относятся; в результате у него вырабатывается умение правильно
классифицировать знаки.

Считают, что восприятие осуществляется
при помощи сети нейронов. Модель восприятия (персептивная модель)
может быть представлена в виде трёх слоев нейронов: рецепторного слоя (S),
слоя преобразующих нейронов (Л) и слоя реагирующих нейронов (R) (рис.).
Нейрон (согласно наиболее простой модели Мак-Каллока - Питса) - это нервная
клетка, к-рая имеет неск. входов и один выход. Входы могут быть либо возбуждающие,
либо тормозные. Нейрон возбуждается и посылает импульс в том случае, если
число сигналов на возбуждающих входах превосходит число сигналов на тормозных
входах на нек-рую величину, называемую порогом срабатывания нейрона. В
зависимости от характера внешнего раздражения в S-слое образуется некая
совокупность импульсов (сигналов), к-рые, распространяясь по нервным путям,
достигают нейронов А-слоя, где в соответствии с совокупностью пришедших
импульсов образуются новые импульсы, поступающие на входы нейронов

Простейшая структурная схема персептив-ной
модели (персептрона): S-элементы - рецепторы (рецепторный слой нейронов).;
А-элементы - преобразующие нейроны; R -элементы - реагирующие нейроны.
Стрелками показаны направления распространения импульсов по нервным связям.

R-слоя. В нейронах Л-слоя суммируются входные
сигналы с одним и тем же коэфф. усиления (возможно с разными знаками),
в нейронах же R-слоя суммируются сигналы с различными как по величине,
так и по знаку коэфф. Восприятие к.-л. объекта соответствует возбуждению
определённого нейрона R-слоя. Считают, что коэфф. усиления реагирующих
нейронов подобраны так, что различным объектам одного класса соответствуют
совокупности импульсов, возбуждающие один и тот же нейрон R-слоя. Формирование
нового понятия заключается в установлении коэфф. усиления соответствующего
реагирующего нейрона.

В 1957 амер. учёный Ф. Розенблатт построил
технич. модель зрительного анализатора, названную им П. "Марк-1", В П.
"Марк-1" моделью рецепторного нейрона служил фотоэлемент, моделью
преобразующего нейрона - пороговый элемент с коэфф. усиления ±1,
а моделью реагирующего нейрона - пороговый элемент с настраиваемыми коэффициентами.
Входы пороговых элементов Л-слоя соединялись с фотоэлементами случайно.
П. Розенблатта предназначался для работы в режиме эксплуатации и режиме
обучения. В режиме эксплуатации П. классифицировал предъявленные ему ситуации;
если из всех R-элементов возбуждался только Rотносилась к г'-тому классу. В ходе обучения по последовательности предъявляемых
для обучения примеров вырабатывались коэфф. усиления пороговых элементов
R-слоя.

П. "Марк-1" был первой из немногих технич.
моделей восприятия. В дальнейшем процесс восприятия исследовался методами
моделирования на ЦВМ. В 60-х гг. П., или персептивными схемами, стали называть
модели восприятия, в к-рых различают три части: воспринимающую часть, преобразующую
часть и реагирующие пороговые элементы. Воспринимающая часть ставит в соответствие
каждому объекту вектор x, который преобразующей частью переводится
в вектор у. Вектор у относят к j-тому классу, если соответствующая
взвешенная сумма реагирующего Rсрабатывания. Математическое исследование персептронных схем связано с
задачей обучения распознаванию образов, где выясняется, как должна
быть построена преобразующая часть и каков алгоритм установления коэффициента
усиления R-элементов в режиме обучения.

Лит.: Розенблатт Ф., Принципы нейродинамики,
пер. с англ., М., 1965; Минский n., Пи ейперт С., Персептроны, пер. с англ.,
М., 1971; Вапник В. Н., Червоненкис А. Я., Теория распознавания образов,
М., 1974.

В. Н. Вапник.

А Б В Г Д Е Ё Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ъ Ы Ь Э Ю Я