Методы обучения распознаванию образов – перцептроны

Методы  обучения распознаванию  образов – перцептроны.

Один  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 является класс устройств, называемых перцептронами. Нужно отметить, что перцептроны на заре своего возникновения рассматривались только как эвристические модели механизма мозга. Впоследствии они стали основополагающей схемой в построении кусочно-линейных моделей, обучающихся распознаванию образов.

Рис. 2.

     В наиболее простом  виде перцептрон (Рис. 2) 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:

      , (1)

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:

      . (2)

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. Будем считать, что в перцептроне существует два R-элемента, один из которых предназначен образу V₁, а другой — образу V₂. Перцептрон будет обучен правильно, если выход R₁ превышает R₂, когда распознаваемый объект принадлежит образу V₁, и наоборот. 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.