Теперь приложим входной вектор Х3 = 1 1 0 0 0. В этом случае возбуждение нейрона 1 в слое распознавания будет 1,0, а нейрона 2 только 2/3. Нейрон 1 выйдет победите­лем (хотя он не лучшим образом соответствует входному вектору), вектор С получит значение 1 1 0 0 0, S будет равно 1/2. Если уровень сходства установлен в 3/4, нейрон 1 будет заторможен и нейрон 2 выиграет состяза­ние. С станет равным 1 1 0 0 0, S станет равным 1, критерий сходства будет удовлетворен и поиск закончит­ся.

Теоремы APT

В работе [2] доказаны некоторые теоремы, показыва­ющие характеристики сетей APT. Четыре результата, при­веденные ниже, являются одними из наиболее важных:

1. После стабилизации процесса обучения предъявле­ние одного из обучающих векторов (или вектора с сущест­венными характеристиками категории) будет активизиро­вать требуемый нейрон слоя распознавания без поиска. Эта характеристика «прямого доступа» определяет быстрый доступ к предварительно изученным образам.

2. Процесс поиска является устойчивым. После опре­деления выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов в результате изменения векторов выхода слоя сравнения С; только сигнал сброса может вызвать такие изменения.

3. Процесс обучения является устойчивым. Обучение не будет вызывать переключения с одного возбужденного нейрона слоя распознавания на другой.

4. Процесс обучения конечен. Любая последователь­ность произвольных входных векторов будет производить стабильный набор весов после конечного количества обу­чающих серий; повторяющиеся последовательности обуча­ющих векторов не будут приводить к циклическому измене­нию весов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сети APT являются интересным и важным видом сис­тем. Они способны решить дилемму стабильности-пластичности и хорошо работают с других точек зрения. Архитектура APT сконструирована по принципу биологичес­кого подобия; это означает, что ее механизмы во многом соответствуют механизмам мозга (как мы их понимаем). Однако они могут оказаться не в состоянии моделировать распределенную память, которую многие рассматривают как важную характеристику функций мозга. Экземпляры APT представляют собой «бабушкины узелки»; потеря одного узла разрушает всю память. Память мозга, напротив, распределена по веществу мозга, запомненные образы могут часто пережить значительные физические поврежде­ния мозга без полной их потери. Кажется логичным изучение архитектур, соответству­ющих нашему пониманию организации и функций мозга. Человеческий мозг представляет существующее доказатель­ство того факта, что решение проблемы распознавания образов возможно. Кажется разумным эмулировать работу мозга, если мы хотим повторить его работу. Однако кон­траргументом является история полетов; человек не смог оторваться от земли до тех пор, пока не перестал имити­ровать движения крыльев и полет птиц.

Глава 10 Когнитрон и неокогнитрон

Люди решают сложные задачи распознавания образов с обескураживающей легкостью. Двухлетний ребенок без видимых усилий различает тысячи лиц и других объектов, составляющих его окружение, несмотря на изменение рас­стояния, поворота, перспективы и освещения. Может показаться, что изучение этих врожденных способностей должно сделать простой задачу разработки компьютера, повторяющего способности человека к распоз­наванию. Ничто не может быть более далеким от истины. Сходство и различия образов, являющиеся очевидными для человека, пока ставят в тупик даже наиболее сложные компьютерные системы распознавания. Таким образом, бесчисленное количество важных приложений, в которых компьютеры могут заменить людей в опасных, скучных или неприятных работах, остаются за пределами их текущих возможностей. Компьютерное распознавание образов является больше искусством; наука ограничена наличием нескольких мето­дик, имеющих относительно небольшое использование на практике. Инженер, конструирующий типовую систему рас­познавания образов, обычно начинает с распознавания печатного текста. Эти методы часто являются неадекват­ными задаче, и старания разработчиков быстро сводятся к разработке алгоритмов, узко специфичных для данной задачи. Обычно целью конструирования систем распознавания образов является оптимизация ее функционирования над выборочным набором образов. Очень часто разработчик завершает эту задачу нахождением нового, приблизительно похожего образа, что приводит к неудачному завершению алгоритмов. Этот процесс может продолжаться неопреде­ленно долго, никогда не приводя к устойчивому решению, достаточному для повторения процесса восприятия челове­ка, оценивающего качество функционирования системы.

К счастью, мы имеем существующее доказательство того, что задача может быть решена: это система воспри­ятия человека. Учитывая ограниченность успехов, достиг­нутых в результате стремления к собственным изобретени­ям, кажется вполне логичным вернуться к биологическим моделям и попытаться определить, каким образом они функционируют так хорошо. Очевидно, что это трудно сделать по нескольким причинам. Во-первых, сверхвысокая сложность человеческого мозга затрудняет понимание принципов его функционирования. Трудно понять общие принципы функционирования и взаимодействия его прибли­зительно 1011 нейронов и 1014 синаптических связей. Кроме того, существует множество проблем при проведении экспериментальных исследований. Микроскопические иссле­дования требуют тщательно подготовленных образцов (за­морозка, срезы, окраска) для получения маленького дву­мерного взгляда на большую трехмерную структуру. Техни­ка микропроб позволяет провести исследования внутренней электрохимии узлов, однако трудно контролировать одно­временно большое количество узлов и наблюдать их вза­имодействие. Наконец, этические соображения запрещают многие важные эксперименты, которые могут быть выполне­ны только на людях. Большое значение имели эксперименты над животными, однако животные не обладают способностя­ми человека описывать свои впечатления. Несмотря на эти ограничения, многое было изучено благодаря блестяще задуманным экспериментам. Например, в [1] описан эксперимент, в котором котята выращивались в визуальном окружении, состоящем только из горизон­тальных черных и белых полос. Известно, что определен­ные области коры чувствительны к углу ориентации, по­этому у этих котов не развились нейроны, чувствительные к вертикальным полосам. Этот результат наводит на мысль, что мозг млекопитающих не является полностью «предустановленным» даже на примитивном уровне распоз­навания ориентации линий. Напротив, он постоянно само­организуется, основываясь на опыте.

На микроскопическом уровне обнаружено, что нейроны обладают как возбуждающими, так и тормозящими синапса­ми. Первые стремятся к возбуждению нейрона; последние подавляют его возбуждение (см. приложение А). Это наво­дит на мысль, что мозг адаптируется либо изменением воздействия этих синапсов, либо созданием или разруше­нием синапсов в результате воздействия окружающей сре­ды. Данное предположение остается пока гипотезой с ограниченным физиологическим подтверждением. Однако исследования, проведенные в рамках этой гипотезы, при­вели к созданию цифровых моделей, некоторые из которых показывают замечательные способности к адаптивному распознаванию образов.