ПЕРЦЕПТРОН

от лат. perceptio — восприятие) — обучающая система, моделирующая восприятие и распознавание образов. Под образом понимается множество всех внешних ситуаций (объектов изображения), которые П. объединяет в один класс. П. рассматривают иногда как модель мозга, которая, во-первых, наделена некоторыми существенными свойствами мозга (способностью классифицировать и обучаться) и, во-вторых, имеет некоторые конструктивные аналоги с его устройством. Простейший П. представляет собой фотоприемник S состоящий из отдельных светочувствительных элементов S,, выходы которых случайным образом связаны с многовходовыми пороговыми элементами Aj (т. н. ассоциативными элементами). Каждая связь характеризуется некоторым числом (весом связи), показывающим, во сколько раз изменяется передаваемый фотоприемником сигнал. Выходной сигнал ассоциативного элемента, способный принимать одно из двух возможных значений (напр., 1 или 0), также изменяется в соответствии с весом связи и подается на входы решающих элементов Rk, выходные сигналы которых формируют код решения П. Такой П., называемый трехслойным или S-A-RI1, используют в основном для распознавания изображений. В П. каждому классу образов (изображений) ставится в соответствие один из решающих элементов, т. е. для любого распознаваемого образа выходной сигнал только одного такого элемента отличен от нуля (напр., для того элемента, у которого алгебраическая сумма выходных сигналов максимальна). Алгоритм распознавания, реализуемый таким П., осуществляет линейное разделение классов объектов (образов) в пространстве выходных сигналов ассоциативных элементов, которые моделируют признаки входных объектов (изображений). Обучение такого П. обеспечивается изменением по определенным правилам значений весов связи между А и Rk элементами. Различают режим обучения и режим самообучения П. В режиме обучения класс распознаваемого объекта указывается П. извне (напр., человеком). Наиболее распространенным является П., в котором изменение весов связей производится только в случае ошибочного решения (т. н. обучение с коррекцией ошибки). В режиме самообучения указание о классе распознаваемого объекта поступает с выхода самого П. и изменение весов связи происходит непрерывно. В настоящее время идеи П. реализуются как при построении специальных технических устройств (их число, однако, невелико), так и при построении программ для универсальных ЭВМ, позволяющих моделировать работу П. в режимах обучения и распознавания зрительных, слуховых и других образов. Известны, напр.,,программы, обучающиеся медицинскому и техническому диагнозу, интерпретации геофизических данных, прогнозу погоды и т. п. Одной из важнейших областей использования П. является совершенствование промышленных роботов.