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 R_i-элемент, то ситуация относилась 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 R_j-элемента превосходит его порог срабатывания. 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.