ейронами 1-го шару, а лише з тими, які належать їх локальній області зв'язків. Області зв'язків близьких один до одного постсинаптичних нейронів перекриваються, тому активність даного пресинаптичного нейрона буде позначатися на все більш розширюється області постсинаптичних нейронів наступних шарів ієрархії. p align="justify"> Вхід збудливого постсинаптичного нейрона визначається відношенням суми E його збуджуючих входів (a1, a2 і a3) до суми I гальмують входів (b1 і вхід від нейрона X):
В
де u - збуджуючі входи з вагами a, v-гальмуючі входи з вагами b. Всі ваги мають позитивні значення. За значеннями E і I обчислюється сумарний вплив на i-й нейрон: net i = ((1 + E)/(1 + I)) -1. Його вихідна активність u i потім встановлюється рівною net i , якщо net i > 0. В іншому випадку вихід встановлюється рівним нулю.
В
постсинаптичні нейрон i шару 2 пов'язаний з трьома нейронами в галузі зв'язків (1,2 і 3) шару 1 і двома гальмівними нейронами (показані темним кольором). Гальмуючий нейрон X реалізує латеральне гальмування в області конкуренції нейрона I. У цілому когнітрону являє собою ієрархію шарів, послідовно пов'язаних один з одним, як було розглянуто вище для пари шар 1 - шар 2. При цьому нейрони шару утворюються не одновимірну ланцюжок, а покривають площину, аналогічно шарувату будову зорової кори людини. Кожен шар реалізує свій рівень узагальнення інформації. Вхідні шари чутливі до окремих елементарних структур, наприклад, лініям певної орієнтації або кольору. Наступні шари реагують вже на більш складні узагальнені образи. У самому верхньому рівні ієрархії активні нейрони визначають результат роботи мережі - впізнавання певного образу. Для кожного в значній мірі нового образу картинка активності вихідного шару буде унікальною. При цьому вона збережеться і при пред'явленні спотвореної або зашумленной версії цього образу. p> Таким чином, обробка інформації когнітрону відбувається з формуванням асоціацій та узагальнень.
Автором когнітрону - Фукушіма ця мережа застосовувалася для оптичного розпізнавання символів - арабських цифр. Незважаючи на успішні застосування та численні достоїнства, як відповідність нейроструктури і механізмів навчання біологічним моделям, паралельність і ієрархічність обробки інформації, розподіленість і асоціативність пам'яті та ін, когнітрону має і свої недоліки. Мабуть, головним з них є нездатність цієї мережі розпізнавати зміщені або повернені щодо їх вихідного положення образи. br/>
8.2 Неокогнітрон
Про розпізнавання образів незалежно від їх положення, орієнтації, а іноді і розміру та інших деформації, говорять як п...
