Распознавание букв
В 1960 году было создано электронное устройство, моделирующее человеческий глаз. Это устройство удалось обучить решению сложнейшей интеллектуальной задачи – распознаванию букв латинского алфавита.
В отличие от предыдущего персептрона такой персептрон имеет 33 нейрона, таким образом, каждой букве алфавита соответствует свой нейрон. Полагается, что выход первого нейрона должен быть равен 1, если персептрону предъявлена буква А, и нулю – для всех остальных букв. Выход второго нейрона должен быть равен 1, если персептрону предъявлена буква Б, и нулю – для всех остальных букв. И так далее, до буквы Я. Алгоритм обучения этого персептрона учитывает допущенные ошибки. Выглядит следующим образом:
Датчиком случайных чисел всем весовым коэффициентам и пороговым значениям нейронов присваиваются некоторые малые значения.
Персептрону предъявляется какая либо буква алфавита, и системой фотоэлементов вырабатывается входной вектор.
Каждый нейрон выполняет взвешенное суммирование входных сигналов и вырабатывает выходной сигнал.
Для каждого нейрона вычисляется ошибка.
Производится корректировка весовых коэффициентов персептрона и пороговых значений нейронов.
Повторение шагов 2-5 необходимое число раз.
Такой персептрон можно применить для решения других задач, например, обучить выполнять прогноз погоды или ставить диагнозы болезней. Всё зависит от того, какой смысл предавать входному сигналу и выходному сигналу. Круг решаемых задач значительно расширится, если научить персептрон выдавать не только бинарные выходные сигналы типа ноль и единица, но и аналоговые, т.е. непрерывные, что и было сделано.
Ограниченность однослойного персептрона
Ф. Розенблатту удалось обучить свой персептрон распознавать буквы алфавита. Появилась возможность изучать человеческий мозг путём моделирования, не прибегая к сложнейшим натурным экспериментам. Казалось, что ключ к интеллекту был найден и полное воспроизведение человеческого мозга – дело времени. На волне всеобщего энтузиазма правительство США выделило крупные субсидии на развитие нейропроектов. Однако, по мере расширения фронта научных исследований, появились трудности. Оказалось, что многие новые задачи персептрон решить не мог, причём эти задачи внешне ничем не отличались от тех, с которыми персептрон успешно справлялся ранее. Возникла необходимость объяснения парадоксов, глубокого анализа и создания теоретической базы персептронов.
Появилась книга М. Минского и С. Пайперта «Персептроны». В этой книге математически строго было доказано, что использовавшиеся в то время однослойные персептроны в принципе не способны решать многие простые задачи (например, задача реализации логической операции «исключающее или»). «Исключающее или» - это логическая функция двух аргументов, каждый из которых может принимать значение истина или ложь. Сама функция принимает значение «истина», когда один из аргументов принимает значение «истина». Во всех остальных случаях она принимает значение «ложь». Задача состоит в том, чтобы реализовать функцию с помощью однонейронного персептрона с двумя входами и одним выходом.