Основы теории нейронных сетей


Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей - часть 2


На этом персептроне была проведена серия экспериментов по распознаванию букв алфавита и геометрических образов.

Ф. Розенблатт доказал замечательную теорему об обучении персептронов (которую мы рассмотрим на следующей лекции). Д. Уидроу дал ряд убедительных демонстраций систем персептронного типа, и исследователи во всем мире стремились изучить возможности этих систем. Первоначальная эйфория сменилась разочарованием, когда оказалось, что персептроны не способны обучаться решению ряда простых задач. Минский строго проанализировал эту проблему и показал, что имеются жесткие ограничения того, что могут выполнять однослойные персептроны, и, следовательно, того, чему они могут обучаться. Так как в то время методы обучения многослойных сетей не были известны, исследователи занялись более многообещающими проектами, и исследования в области нейронных сетей пришли в упадок. Недавнее открытие методов обучения многослойных сетей привело к возрождению интереса и возобновлению исследований.

Работа М.Л.Минского, возможно, и охладила пыл энтузиастов персептрона, но обеспечила время для необходимой консолидации и развития лежащей в основе теории. Важно отметить, что анализ Минского не был опровергнут. Он остается актуальным исследованием и должен непременно учитываться как часть базовых знаний, чтобы ошибки 60-х годов не повторились. Несмотря на свои ограничения, персептроны широко изучались. Теория персептронов является основой для многих других типов искусственных нейронных сетей, персептроны иллюстрируют важные принципы. В силу этих причин они являются логической исходной точкой для изучения искусственных нейронных сетей.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин