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

множества входных изображений «составить входную матрицу S ll S ,.. 2 ,Sy можно ϋ V IJ = u ΐ3» 22f · • • ι V V n2 Irni ü 2m* · *·ι nm v (по горизонтали — различные признаки, по вертикали — различаемые образы). В релейной системе V = + 1 или E LJ Состояние системы однозначно определяется напря­ жениями выходов Ru R2,.. ·, Rn или, что одно и то же, — передаточной матрицей коэффициентов усиления ассо­ циирующих элементов (весом нейронов), число которых равно П\. Передаточная -матрица системы равна l 0 t IIf 21· • • • > л1 а в α а а 12» 22» · · ' » л 2 (по горизонтали — связи с датчиками, по вертикали — различные группы ассоциирующих элементов). В релей­ ной системе O =I или OL =O. Каждый ряд матрицы определяет точку в /грмерном «фазовом пространстве» вектора щ. В обученном перцептроне Ci =V и векто­ ры а и V совпадают. Процесс обучения состоит в при­ ведении матрицы a к матрице V (в релейных систе­ мах — требуется только совпадение полярности членов). При обучении человек через систему обратной связи по ошибке ((R—г)-поощрение) уменьшает («наказыва­ ет») вес тех элементов, полярность напряжения которых дает несовпадение входной и выходной матриц, и увели­ чивает («поощряет») элементы с совпадающими поляр­ ностями. При самообучении это делает система статистическо­ го поиска или положительная обратная связь по выхо­ дам, осуществляющая ^-поощрение. lj ij ij ij ( i tj ij 205