Юный техник 2001-12, страница 35

зультаты суммировались и сравнивались с некоторым пороговым значением. Если их общая сумма превышала порог, то на выходе перцептрона появлялся сигнал «I», иначе же — сигнал «О».

Само по себе такое устройство, конечно же, еще ничего не умело — ведь по сути у него не было даже какой-то схемы, а только полный хаос. Иерцептрон нужно было обучить выполнению поставленной задачи. Вот перед нами только что изготовленный перцептрон. Будем показывать ему букву «а» в различных начертаниях. Если на выходе появится единица, значит, г.ерцептрон «угадал» правильный ответ. Если же нет, то уменьшаем коэффициенты усиления для тех «нейронов», которые активнее всего участвовали в формировании неверного ответа. А затем повторим процедуру снова и снова — до тех пор, пока перцептрон не станет надежно опознавать букву «а». Если же немного усложнить схему, то можно сделать и перцептрон, различающим разные буквы, тогда его требуется обучать не только правильно опознавать каждую букву, но и отличать их друг от друга.

И в этом главное отличие перцептрона от «классического» компьютера. Во-г.ервых, мы изначально не закладываем в перцептрон никаких алгоритмов распознавания — ни в виде программы, ни схемотехнически; более того, мы даже можем не знать этого алгоритма. Наоборот, делая схему хаотичной, мы стараемся не закладывать в него изначально вообще никакой предварительной информации! А во-вторых, перцептрон необходимо долго «обучать» решению интересующем нас задачи на примерах-образцах. 'олько в отличие от школьника уже обученный перцептрон можно потом «растиражировать» в нужном количестве экземпляров. И чем дольше и тщательнее проводится «обучение», тем меньше ошибок будет допускать перцептрон в дальнейшей работе. Фактически алгоритм решения задачи рождается в процессе «обучения»! Но, как оказалось, напрасно!

3 «Юный техник» № 12