ро інваріантному щодо відповідних перетворень розпізнаванні. Подальші дослідження групи під керівництвом К. Фукушіма призвели до розвитку когнітрону і розробці нової нейромережевої парадигми - неокогнітроні, який здатний до інваріантному розпізнаванню. br/>
8.3 Неокогнітрон і інваріантне розпізнавання образів
Неокогнітрон складається з ієрархії нейронних шарів, кожен з яких складається з масиву площин. Кожен елемент масиву складається з пари площин нейронів. Перша площина складається з так званих простих нейроклеток, які отримують сигнали від попереднього шару і виділяють певні образи. Ці образи далі обробляються складними нейронами другій площині, завданням яких є зробити виділені образи менш залежними від їх положення. p align="justify"> Нейрони кожної пари площин навчаються реагувати на певний образ, представлений в певній орієнтації. Для іншого способу або для нового кута повороту образу потрібна нова пара площин. Таким чином, при великих обсягах інформації, неокогнітрон являє собою величезну структуру з великою кількістю площин і прошарків нейронів. p align="justify"> Прості нейрони чутливі до невеликої області вхідного образу, званої рецептивної областю (або що теж саме, областю зв'язків). Простий нейрон приходить в збуджений стан, якщо в його рецептивної області виникає певний образ. Рецептивні області простих клітин перекриваються і покривають все зображення. Складні нейрони отримують сигнали від простих клітин, при цьому для порушення складного нейрона достатньо одного сигналу від будь-якого простого нейрона. Тим самим, складна клітина реєструє певний образ незалежно від того, який з простих нейронів виконав детектування, і, значить, незалежно від його розташування. p align="justify"> У міру поширення інформації від шару шару картинка нейронної активності стає все менш чутливою до орієнтації і розташуванню образу, і, в певних межах, до його розміру. Нейрони вихідного шару виконують остаточне інваріантне розпізнавання. br/>В
Загальна схема неокогнітроні. Області зв'язків показані великими білими гуртками, а області конкуренції - маленькими темними. p align="justify"> Неокогнітрон успішно проявив себе при розпізнаванні символів. Потрібно відзначити, що структура цієї мережі надзвичайно складна, і обсяг обчислень дуже великий, тому комп'ютерні моделі неокогнітрону будуть надто дорогими для промислових додатків. br/>
9. Загальне поняття мереж АРТ
.1 Дилема стабільності-пластичності сприйняття
Проблема стабільності-пластичності є однією з найбільш складних і важко розв'язуваних завдань при побудові штучних систем, що моделюють сприйняття. Характер сприйняття зовнішнього світу живими організмами (і, перш за все, людиною) постійно пов'язаний з рішенням дилеми, чи є деякий образ "нової" інформацією, і отже реакція на нього повинна бути пошуково-пізн...
