30.Перцептрон.
Перцептрон – это математическая и компьютерная модель восприятия информации мозгом (кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером. Несмотря на свою простоту, перцептрон способен обучаться и решать довольно сложные задачи. Основная математическая задача, с которой он справляется, — это линейное разделение любых нелинейных множеств, так называемое обеспечение линейной сепарабельности.
Перцептрон состоит из трёх типов элементов, а именно: поступающие от сенсоров сигналы передаются ассоциативным элементам, а затем реагирующим элементам. Таким образом, перцептроны позволяют создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и необходимой реакцией на выходе. В биологическом плане это соответствует преобразованию, например, зрительной информации в физиологический ответ от двигательных нейронов. Согласно современной терминологии, перцептроны могут быть классифицированы как искусственные нейронные сети:
с одним скрытым слоем;
с пороговой передаточной функцией;
с прямым распространением сигнала.
Альтернатива из лекций – в 1958 году Ф. Розенблант предложил модель нейронной сети на основе микроэлектроники. Им было создано электронное устройство, названное Перцептроном. Простейший перцептрон – это обычная модель нейрона, реализованная на основе пороговых элементов, оперирующая двоичными числами. Аппаратная реализация оказалась чрезвычайно трудной изза высокой стоимости электронных элементов. Самые совершенные системы тогда содержали сотни нейтронов.
Pi – потенциал нейрона. Yi – сигнал пороговой функции нейрона.
Нелинейная функция активации перцептрона представляет собой дискретную функцию ступенчатого типа. Поэтому выходной сигнал будет принимать только два значения – 0 или 1 в соответствии с правилом
где
Pi
– выходной сигнал сумматора.
31.Нейрокомпьютеры.
Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.
П.С. взято с тырнета. У Хасанова в бумажке пусто.