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

В отличие от этого перцептрон действует по принципу параллельного различения признаков, так как все д а т ­ чики признаков работают одновременно и выход и з строя одного из них не обязательно нарушает работу,, а только снижает вероятность правильного распознава­ ния. При самоулучшении перцептрон действует по прин­ ципу положительной обратной связи, для его построения требуется большое число элементов, значительно пре­ восходящее число элементов пандемониума. Легко представить себе смешанную систему, в кото­ рой, например, главный «демон» распределяет сигналы по какому-нибудь явному признаку. Затем сигналы по­ ступают на четыре небольших перцептрона, каждый из которых различает сигналы только своей группы. По на­ дежности, стоимости и числу элементов, а также п о количеству требуемой исходной информации такая си­ стема будет находиться между системами разомкнутого управления и-системами обратных связей. Перцептрон состоит из чувствительных S, ассоцииру­ ющих А и реагирующих или исполнительных^/?-элементов. Каждый элемент характеризуется коэффициентом передачи (s a или г ) и (порогом чувствительности Θ. Коэффициент передачи L от элемента U к элементу U может содержать в себе чистое транспортное запазды­ вание X J. Элементы перцептрона (чувствительные S ассоциирующие А и исполнительные R) могут быть как непрерывными, так и релейными. В последнем случае сигнал на выходе элемента равен нулю или единице в"зависимости от того, превышает входное напряжение порог чувствительности или нет: lt t ( u 1 1 f f при ί / | ( ί ) > θ , при Utit) < Q i S 1 (0=0. Чувствительные элементы (числом п) образуют сет­ чатку (ретину). Можно рассматривать напряжения дат­ чиков как координаты /ι-мерного пространства призна­ ков. Каждому изображению отвечает точка пространства признаков (или вершина вектора V ). Множество входных изображений s ... Sj называ­ ется «окружением». Перцептрон предназначен для раз­ личения (классификации) этих образов. Каждый образ состоит из множества конкретных изображений. Для t l u y 204'