Перцептроны

Одним из методов решения задач обучения распознаванию образов основан на моделировании гипотетического механизма человеческого мозга. Структура модели заранее постулируется. При таком подходе уровень биологических знаний или гипотез о биологических механизмах является исходной предпосылкой, на которой базируются модели этих механизмов. Примером такого направления в теории является класс устройств, называемых перцептронами. Нужно отметить, что перцептроны на заре своего возникновения рассматривались только как эвристические модели механизма мозга.

В наиболее простом виде перцептрон состоит из совокупности чувствительных (сенсорных) элементов (S-элементов), на которые поступают входные сигналы. S-элементы случайным образом связаны с совокупностью ассоциативных элементов (А-элементов), выход которых отличается от нуля только тогда, когда возбуждено достаточно большое число S-элементов, воздействующих на один А-элемент. А-элементы соединены с реагирующими элементами (R-элементами) связями, коэффициенты усиления (v) которых переменны и изменяются в процессе обучения. Взвешенные комбинации выходов R-элементов составляют реакцию системы, которая указывает на принадлежность распознаваемого объекта определенному образу. Если распознаются только два образа, то в перцептроне устанавливается только один R-элемент, который обладает двумя реакциями — положительной и отрицательной. Если образов больше двух, то для каждого образа устанавливают свой R-элемент, а выход каждого такого элемента представляет линейную комбинацию выходов A-элементов:

,

где R_j — реакция j-го R-элемента; x_i — реакция i-го A-элемента; v_ij — вес связи от i-го A-элемента к j-му R элементу; Q_j — порог j-го R-элемента.

Аналогично записывается уравнение i-го A-элемента:

,

Здесь сигнал y_k может быть непрерывным, но чаще всего он принимает только два значения: 0 или 1. Сигналы от S-элементов подаются на входы А-элементов с постоянными весами равными единице, но каждый А-элемент связан только с группой случайно выбранных S-элементов. Предположим, что требуется обучить перцептрон различать два образа V₁ и V₂. Разделение объектов на два образа можно провести и с помощью только одного R-элемента. Тогда объекту образа V₁ должна соответствовать положительная реакция R-элемента, а объектам образа V₂ — отрицательная.

Перцептрон обучается путем предъявления обучающей последовательности изображений объектов, принадлежащих образам V₁ и V₂. В процессе обучения изменяются веса v_i А-элементов. В частности, если применяется система подкрепления с коррекцией ошибок, прежде всего учитывается правильность решения, принимаемого перцептроном. Если решение правильно, то веса связей всех сработавших А-элементов, ведущих к R-элементу, выдавшему правильное решение, увеличиваются, а веса несработавших А-элементов остаются неизменными. Можно оставлять неизменными веса сработавших А-элементов, но уменьшать веса несработавших. В некоторых случаях веса сработавших связей увеличивают, а несработавших — уменьшают. После процесса обучения перцептрон сам, без учителя, начинает классифицировать новые объекты.

Если перцептрон действует по описанной схеме и в нем допускаются лишь связи, идущие от бинарных S-элементов к A-элементам и от A-элементов к единственному R-элементу, то такой перцептрон принято называть элементарным a-перцептроном. Обычно классификация C(W) задается учителем. Перцептрон должен выработать в процессе обучения классификацию, задуманную учителем.

В каждом блоке может быть несколько ступеней преобразования. Могут быть обратные связи, как внутри блока, так и между блоками, вплоть до запроса дополнительных данных. Применяется интерактивное распознавание (с использованием человека).

Например, при распознавании текста, вначале текст сканируется (исходные данные), затем изображение сегментируется на 2 уровня яркости, разделяется на отдельные абзацы, строки символов и отдельные символы (получаем признаки символа в виде изображения отдельного символа или его контура/скелета), потом по этим признакам определяются сами символы. В качестве признаков могут использоваться как значения яркости пикселей (1 или 2 классы), так и параметры контуров и остовов (3 или 4 класс). В пером случае – значение яркости пикселов сразу подают на S-элементы персептрона (символ при этом необходимо предварительно отмасштабировать).

Лекция 21