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

соответствующего распределитёльного элемента при по­ мощи разомкнутой компаундирующей связи обучения, и действует без ошибки и мгновенно. Действие положи­ тельной связи самообучения при этом уже не потре­ буется. Аналогично этому при точном действии системы ком­ паундирования генератора по току нагрузки действие корректора напряжения уже не требуется. ОТЛИЧИЕ СТРУКТУРЫ МОЗГА ОТ С Т Р У К Т У Р Ы П Е Р Ц Е П Т Р О Н А БЕЗ АДАПТАЦИИ Степень точности, с которой перцептрон воспроизво­ дит работу мозга, еще не вполне ясна. Перцептрон, как и .мозг, способен самостоятельно, без учителя, классифи­ цировать входные сигналы с учетом условной вероятно­ сти их правдоподобия. Однако уже сейчас можно ука­ зать на одно существенное отличие структуры перцепт­ рона от мозга. В мозгу сильно выражено свойство адап­ тации, о котором мы говорили выше. Перцептрон с адаптацией можно получить тогда, когда сможем по мере надобности переключать датчики и распределительные (ассоциирующие) элементы из одной группы в другую с целью повышения разрешающей способности перцепт­ рона. Ни один элемент перцептрона с адаптацией не должен быть без дела, а 'число элементов, обслужива­ ющих разные группы, должно перераспределяться в за­ висимости от важности данного сигнала и трудности его различения. Создание системы с адаптацией является важной проблемой. Пример частичного осуществления этой идеи дает система перцептрона, производящая подключение сравнительно малого числа распределительных элемен­ тов к тем из датчиков, которые вырабатывают наиболее эффективные для данных сигналов признаки. Эффектив­ ность данного признака максимальна, если в половине групп напряжение соответствующего датчика равно + 1 ед., а в другой половине — 1 ед. По отношению чис­ ла групп, в которых данный признак поступает на пря­ мой усилитель, к числу групп, в которые он поступает на инвертирующий усилитель, можно судить о полезноβ 172