Различаемые образы
Будем проектировать на светочувствительный экран персептрона различные изображения одного образа, например нуля (рис. 12). Свет от изображения попадает на какие-то элементы экрана, которые дадут ток и пошлют сигналы (положительные и отрицательные напряжения соответствующих включателей) в анализаторы. На выходе анализаторов появятся суммарные напряжения.
Если писать нули различным способом, т. е. проецировать различные изображения образа «нуль» на экран персептрона, то выходное напряжение каждого анализатора не будет одинаковым, т. е. при каждом новом способе написания нуля изменится количество и расположение освещенных элементов. Например, пусть на выходе одного из анализаторов первое изображение нуля даст +4 вольта, второе +2 вольта, третье — 1 вольт, четвертое +3 вольта. Среднее значение выхода этого анализатора для этих изображений равно: Vcp = 1/4(4 + 2 — 1 + + 3) = + 2 вольта.
Совершенно аналогично определится среднее выходное напряжение на этом анализаторе для всех изображений двойки (см. рис. 12).
При этом может оказаться, что и для двойки среднее напряжение Vcp = +2 вольта. Это значит, что данный анализатор не реагирует на разницу между обоими образами.
Такой анализатор мы отключим. Просмотрев подобным образом работу всех анализаторов, мы выберем только те, которые на нули дают положительное Vср, а на двойки — отрицательное. Все остальные анализаторы мы отключим. В этом и заключается процесс обучения персептрона.
Рис. 12. А вот пример различаемых образов. Для того чтобы ввести эти образы в персептрон. их нужно представить в таком «грубом» виде (черные и белые квадратики). При более мелком дроблении квадратиков можно получить очень гладкие и «красивые» изображения. Однако необходимости в этом нет, тем более, что персептрон не обладает художественным вкусом.
- Материалы
Поцелуй по расчету
Поэма Содди
Задача о сферах
Многомерность
Гость из четвертого измерения
Четырехмерный симплекс
Возможности нового измерения
Эксперимент Цельнера
Геометрия - это интуиция
Ущербность нашего восприятия
Объем - в плоскость
Наш плоский объемный мир
Мебиусиана
Односторонность листа Мебиуса
Топология - из листа Мебиуса
Число Бетти
Хроматический номер
Справа, где сердце
Бутылка Клейна
Мебиус и микромир
Левый и Правый Мебиусы
Эксперимент By Цзянь-сюн
Двухкомпонентная теория нейтрино
Зеркальные двойники
Роль формы
Вселенная искривляется
Тензорный анализ
Теория Вселенной Эйнштейна
Пульс Вселенной
Великолепная пятерка
О божественной пропорции
«Начала» Евклида
Доказательство Эйлера
Символы Шлефли
Гамильтонова линия
Изопиранная задача
Интуиция царицы Дидоны
Как управляется мир
Серьезные игры
Искусство орнамента
Федоровские группы
Игры Эсхера
Симметрии Эсхера
Нефедоровская кристаллография
Мировая гармония
Удавшаяся провокация
«Колючий» ёж Кеплера
Фигура Петри
Теория многогранников
Правильные и почти правильные тела
Песок расширяется!
Кубическая плотная упаковка
Плотность упаковки
Дома на песке
Тайные связи
Музыка сфер
Подкупающая простота
Модели Дончияна
Полезные политопы
Организация пространства
Радость видеть и понимать
Теории Земли
Бейсбольный мяч планеты
Катенаны
Вечный Геометр
Цепь причин и следствий
Счастливый случай
Метод Монте-Карло
Вероятностные методы
Бросаем песчинку
Сходство схем
Задачи распространения тепла
Случайные траектории
Возможности равны
Случай в игре
Игры с таблицей
Новые осложнения
Хуже-лучше
Расшифровка кодов
Роль элемента случайности
Обучение и случайность
Обучение автоматов
«Школьная» схема обучения
Обучение — самообучение
Шаблон поведения
Уметь пользоваться памятью
Опыты И. П. Павлова
Условный рефлекс
Связь между нейронами
Носитель памяти
Механизм образования условного рефлекса
Механизм «вспоминания»
Структура нервной сети
Простой эксперимент
Проблема опознания
Что такое опознание
Зрительные образы
Персептрон
Различаемые образы
Что умеет персептрон
Свойства персептрона
Залог опознания образов
Роль случайности в эволюции
К чему приводят мутации
Естественный отбор
«Безжалостность» законов природы
Приспособление вида
Схема гомеостата
Идея Эшби
Усилитель отбора
Усилитель мыслительных способностей
Схема искусственного отбора
Самонастраивающиеся системы и случайность
Непохожесть систем
Критерий близости к совершенству
Самонастраивающиеся системы
Наладчик сложных систем
Метод компенсации
Как настроить
Устройство автомата
Держим точный размер
Анализ станка-автомата
Обратное воздействие
Способ Гаусса — Зейделя
Анализ настроек
Метод градиента
Метод случайной настройки
Метод случайного поиска
Программа случайного поиска
Схема случайного поиска
Самонастраивающаяся система
Источник неограниченных возможностей