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

Весь процесс самообучения состоит из нескольких опытов, число которых не превышает числа признаков, если применяются бинарные элементы (в данном приме­ ре — семи опытов). Самообучение автоматически пре­ кращается, как только на выходе группы достигнуто максимально возможное напряжение. В дальнейшем описанная выше система была улуч­ шена и получила название системы «Альфа». Эту улуч­ шенную систему и ее отличие от перцептрона мы рас­ смотрим в следующем разделе. ВАРИАНТ СИСТЕМЫ C НЕПОЛНОЙ ВХОДНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ (ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ВХОДЫ) Если вместо поляризованных реле использовать элек­ тронную схему с катодными повторителями (рис. 31), перцептрон через некоторое время будет забывать уроки (конденсаторы разряжаются) и его снова и снова нужно будет обучать распознаванию входных сигналов. Более сложные системы памяти используют условно-вероятно­ стные элементы, такие как в системе Аттли, позволяющие моделировать свойство мозга догадываться о частично забытой информации по сохранившейся части. Если входные сигналы неясны, то входной фильтр может давать промежуточные значения напряжений, пропорциональные вероятности наличия данного призна­ ка. При этом принцип «равноправного голосования» ас­ социирующих элементов уже нарушается. -В этом случае напряжение на выходе датчика данно­ го признака определяется формулой U=(—1+2 Р), т. е. в зависимости от вероятности 1 напряжение непрерывно изменяется от —1 ед. до + 1 ед. Остальная часть схемы остается без существенных изменений. От­ личие состоит в том, что максимальное значение напря­ жения на выходе группы уже неизвестно и учитель (или экстремальный регулятор) просто ищет его наибольшее положительное значение. Максимальное напряжение при полной организации группы равно Î / Е М З К С = ^ + ^ + . . . + £ / „ = ( - 1 +2Р,)+ + ( - 1 + 2 Я ) + . . . + ( - 1 + 2 Р „ ) ^ 7 ед., 2 168