Microsoft Word Книга иис мггу 1 Print doc

15.5 Однослойная нейронная сеть и персептрон Розенблата 
Perceptron Розенблатта (F.Rosenblatt, 1957) явился исторически первой 
искусственной нейронной сетью, способной к перцепции (восприятию) и 
формированию реакции на воспринятый стимул. Термин «Perceptron» 
происходит от латинского perceptio, что означает восприятие, познавание. 
Русским аналогом этого термина является «Персептрон». Его автором 
персептрон рассматривался не как конкретное техническое вычислительное 

---

144 
устройство, а как модель работы мозга. Современные работы по 
искусственным нейронным сетям редко преследуют такую цель.
Простейший классический персептрон содержит элементы трех типов 
(рисунок 15.5), назначение которых в целом соответствует нейрону 
рефлекторной нейронной сети, рассмотренному выше.
Рисунок 15.5 - Элементарный персептрон Розенблатта 
S-элементы – это сенсоры или рецепторы, принимающие двоичные 
сигналы 
от 
внешнего 
мира. 
Каждому 
S-элементу 
соответствует 
определенная градация некоторой описательной шкалы. 
Далее сигналы поступают в слой ассоциативных или A-элементов 
(показана часть связей от S к A-элементам). Только ассоциативные 
элементы, представляющие собой формальные нейроны, выполняют 
совместную аддитивную обработку информации, поступающей от ряда S-
элементов с учетом изменяемых весов связей (рисунок 15.5). Каждому A-
элементу 
соответствует 
определенная 
градация 
некоторой 
классификационной шкалы [1]. 
R-элементы с фиксированными весами формируют сигнал реакции 
персептрона на входной стимул. R-элементы обобщают информацию о 
реакциях нейронов на входной объект, например, могут выдавать сигнал об 
идентификации данного объекта, как относящегося к некоторому классу 
только в том случае, если все нейроны, соответствующие этому классу 
выдадут результат именно о такой идентификации объекта. Это означает, 
что в R-элементах может использоваться мультипликативная функция от 
выходных сигналов нейронов. R-элементы также, как и A-элементы, 
соответствует определенным градациям классификационных шкал [1]. 
Розенблатт считал такую нейронную сеть трехслойной, однако по 
современной терминологии, представленная сеть является однослойной, так 
как имеет только один слой нейропроцессорных элементов. 
Если бы R-элементы в персептроне Розенблата были тождественными 
по функциям A-элементам, то нейронная сеть классического персептрона 

---

145 
была бы двухслойной. Тогда бы A-элементы выступали для R-элементов в 
роли S-элементов. 
Рисунок 15.6 - Двухслойный персептрон 
Однослойный персептрон характеризуется матрицей синаптических 
связей ||
W
|| от S- к A-элементам. Элемент матрицы отвечает связи, ведущей 
от 
i
-го S-элемента (строки) к 
j
-му A-элементу (столбцы). Эта матрица очень 
напоминает 
матрицы 
абсолютных 
частот 
и 
информативностей, 
формируемые в семантической информационной модели, основанной на 
системной теории информации. 
С точки зрения современной нейроинформатики однослойный 
персептрон представляет в основном чисто исторический интерес, вместе с 
тем на его примере могут быть изучены основные понятия и простые 
алгоритмы обучения нейронных сетей.