Digitrode

Сеть для выделения особенностей образов состоит из аналоговых пороговых элементов, имеющих функции, аналогичные функциям нейрона. Выходной сигнал элемента имеет аналоговое значение, соответствующее рабочей частоте реального нейрона.

У элемента много входных окончаний, каждое из которых соответствует синаптической связи между нейронами. Каждое входное окончание имеет свой собственный связующий коэффициент, как положительный, так и отрицательный. Входное окончание с положительным коэффициентом соответствует возбуждающему синапсу, с отрицательным - тормозящему синапсу.

Обычно это негеометрическая проекция. Предположим, что каждый ассоциативный элемент имеет некоторое фиксированное число входных связей. Некоторые из них являются возбуждающими, некоторые - тормозящими, причем каждой входной связи приписывается вес, равный +1 или -1.

Аналитически дескриптивный метод состоит в сведении картины возбуждения или конфигурации к простому каноническому описанию, которое инвариантно относительно преобразований. Это описание можно затем сравнить с хранящимся в памяти набором эталонных описаний и таким образом определить, какое из них наиболее соответствует данному возбудителю.

Простейшие персептроны - это системы, составленные из четырех типов компонент. Хотя определения этих компонент, приводимые ниже, более ограничены, чем это желательно для полного рассмотрения персептронов, они достаточны для излагаемых здесь результатов

Машина для адаптивной классификации образов была разработана для иллюстрации процессов искусственного обучения и адаптации. Во время обучения на вход адалина подавались геометрические образы путем замыкания ключей на входном массиве 4x4.

Установка специального отдельного ключа говорила, равен ли желаемый выход для конкретного входного образа +1 или -1. Веса адалина менялись после подачи каждого образа. Машина могла обучаться на незашумленных недеформированных образах многократной подачей на вход, пока итеративный процесс не сходился, или на последовательности зашумленных образов, пока процесс не сходился статистически. Можно комбинировать методы обучения. После обучения адалин можно использовать для классификации исходных образов, а также их зашумленных и смещенных вариаций.

Если компьютер построен на нейронах, то детали его структуры будут определяться разработчиком во время обучения, а не во время проектирования. Такая концепция построения вычислительных систем будет играть большую роль по мере увеличения размеров системы и ее сложности. Требования современной технологии таковы, что постоянно требуются все более сложные системы, и прогресс в микроэлектронике делает такие системы физически реализуемыми и экономически возможными.

Проблема надежности систем становится острой с увеличением их размеров и сложности. Была предложена схема для повышения надежности цифровых систем, используя избыточность. Надежность систем может быть повышена путем комбинации обучения и избыточности. Рассмотрим систему, состоящую из трех машин, решающих одну и ту же задачу с одинаковыми входными данными.

В последнее время машинное обучение начинает появляться в сети на всех уровнях, и эта тенденция, вероятно, сохранится в обозримом будущем. То, что когда-то было доступно только операторам суперкомпьютеров, нашло применение среди тех, кто обладает достаточно мощным настольным компьютером. Тем не менее, процесс уменьшения масштабов не останавливается. И недавно Microsoft объявила о появлении инструмента машинного обучения для встраиваемых систем.

Embedded Learning Library (ELL) – это набор инструментов, позволяющих Arduino, Raspberry Pi и т. п. использовать преимущества алгоритмов машинного обучения, несмотря на их небольшой размер и ограниченные возможности.

Впервые рассмотрение нейронной сети, состоящей как бы из чисто логических элементов, принимающих решения, было сделано в 1943 году МакКаллохом и Питсом. Отказавшись от дифференциальных уравнений, которые описывают физические процессы распространения импульса, они представили нейрон как простой переключательный элемент, который может находиться в одном из двух устойчивых состояний - «включено» или «выключено».

Для упрощения анализа предполагалось, что нейроны срабатывают только в моменты, определяемые целыми числами. Каждый нейрон характеризуется порогом и временем передачи, которое обычно считается единичным. Импульсы могут быть или положительными или отрицательными. Нейрон срабатывает, если алгебраическая сумма входов в данный момент превышает порог.

Метод преобразования изображения был наиболее полно развит, как возможная модель работы мозга при решении задачи обобщения восприятии или задачи познавания «универсалий». В этом методе строится система нервных элементов.

Последняя реально производит все возможные преобразования с изображением возбудителя, которое получается от сетчатки, и пытается нормализовать это изображение в позиции, размере, угловом повороте и т. д. так что на некотором этапе изображение может быть наложено и может быть установлена его идентичность с одной из хранящихся в памяти нормализованных форм или «следов в памяти».

Способность нервной системы людей и высших животных обучаться и приспосабливаться к изменяющимся внешним условиям стала в последнее время областью, интересующей самых разнообразных специалистов-небиологов. При этом делаются попытки создания очень упрощенных моделей центральной нервной системы животных с сохранением некоторых ее свойств.

Обучающаяся схема рассматривается как система, обладающая следующими свойствами. Во-первых, существует множество входных переменных и выходная переменная, определяемая этим множеством. Считается, что входные переменные могут принимать два дискретных состояния, которым будет приписываться значение +1 и -1.