* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

Д о р а б о т ы Φ. Р о з е н б л а т т а считалось необходимылг использование моделей нейронов с ф и к с и р о в а н н ы м в х о д ­ ным порогом (подобных модели М а к - К а л л О к а — П и т т с а ) . В р а б о т а х Ф. Р о з е н б л а т т а это ограничение с н и м а е т с я : он р а с с м а т р и в а е т к а к сети, состоящие из нейронов с порогом, т а к и сети, где нейроны не имеют порога. Р и с . 30. Упрощенная блок-схема машины «Перцептрон». Перцептроны могут самостоятельно, без помощи че­ ловека, распознавать и классифицировать входные си­ гналы, по признакам, которые не заданы заранее. Процесс обучения перцептрона чтению букв был ус­ пешно продемонстрирован публично в июне 1960 г. Буквы, которые машина должна научиться читать, проектируются на экран, состоящий из фотоэлемен­ тов (рис. 30). Фотоэлементы преобразуют изображения букв в большое число электрических сигналов. К а ж д ы й фотоэлемент случайным образом соединен с полем ас­ социирующих элементов. В.результате суммирования сиг-, налов, поступающих от ассоциирующих элементов, воз­ буждаются те или иные исполнительные элементы, ука­ зывающие или называющие данную букву. 156