21. Когнитрон

<РАНЕЕ>                                           <HOME>                 

21. Когнитрон

        Будучи достаточно изученными, искусственные нейронные сети так и не позволяют распознавать даже известные заранее образы. Попытки увеличивать количество нейронов сети и разбивать сеть на отдельные сегменты, для разных положений и масштабов  объектов, не дают желаемых результатов. Более перспективным кажется использование природных структур и методик распознавания образов.

        Основываясь на текущих знаниях анатомии и физиологии мозга, разработан когнитрон, гипотетическая модель системы восприятия человека. Компьютерные модели продемонстрировали впечатляющие способности адаптивного распознавания образов, побуждая физиологов исследовать соответствующие механизмы мозга. Это взаимно усиливающее взаимодействие между искусственными нейронными сетями, физиологией и психологией может оказаться средством, которое со временем позволит понять механизмы деятельности мозга.

Структура сети

        Когнитрон состоит из иерархически связанных слоев нейронов двух типов — тормозящих и возбуждающих. Состояние возбуждения каждого нейрона определяется суммой его тормозящих и возбуждающих входов. Синаптические связи идут от нейронов одного слоя (далее слоя 1) к следующему (слою 2). Относительно данной синаптической связи соответствующий нейрон слоя 1 является пресинаптическим, а нейрон второго слоя — постсинаптическим. Постсинаптические нейроны связаны не со всеми нейронами 1-го слоя, а лишь с теми, которые принадлежат их локальной области связей. Области связей близких друг к другу постсинаптических нейронов перекрываются, поэтому активность данного пресинаптического нейрона будет сказываться на все более расширяющейся области постсинаптических нейронов следующих слоев иерархии.

Рис. 21.1. Структура когнитрона.

        Вход возбуждающего постсинаптического нейрона (на рис. 21.1 - нейрон i) определяется отношением суммы E его возбуждающих входов (a₁, a₂ и a₃) к сумме I тормозящих входов (вход b₁ и вход от нейрона X):

(21.1)

,где u - возбуждающие входы с весами a, v - тормозящие входы с весами b. Все веса имеют положительные значения. По значениям E и I вычисляется суммарное воздействие на i-й нейрон: NET_i=((1+E)/(1+I))-1. Его выходная активность OUT_i затем устанавливается равной NET_i, если NET_i>0. В противном случае выход устанавливается равным нулю. Анализ формулы для суммарного воздействия  показывает, что при малом торможении I оно равно разности возбуждающего и тормозящего сигналов. В случае же, когда оба эти сигнала велики, воздействие ограничивается отношением сигналов. Такие особенности реакции соответствуют реакциям биологических нейронов, способных работать в широком диапазоне воздействий.

        Пресинаптические тормозящие нейроны имеют ту же область связей, что и рассматриваемый возбуждающий постсинаптический нейрон i. Веса таких тормозящих нейронов (c1, c2 и c₃) являются заданными и не изменяются при обучении. Их сумма равна единице, и таким образом, выход тормозного пресинаптического нейрона равен средней активности возбуждающих пресинаптических нейронов в области связей.

        Смотрите также:

21.1. Когнитрон, как модель зрительной коры мозга

21.2. Обучение когнитрона

21.3. Результаты моделирования

<ДАЛЕЕ>