Персептрон: как он повлиял на развитие нейросетей
Нейросети стали привлекать к себе внимание учёных ещё с середины 20 века. Правда, на тот момент наука ещё не предоставляла такого широкого арсенала средств для изучения этой области, как сегодня, поэтому большинство разработок того времени оказались весьма скромными.
Однако справедливости ради нужно сказать, что эти разработки были крайне необходимыми шагами на пути развития технологии нейросетей, и на тот момент они дали результаты, которые оказались весьма значительными для науки того времени.
Одна из наиболее значительных разработок – персептрон. Его придумали учёные Маккалокк и Питтс в 1943 году.
Персептрон как простейшая нейросеть
Начать с того, что на вход персептрона поступают сигналы в двоичной системе: либо 1, либо 0. Уже одно это очень упрощает принцип его работы.
Также его упрощают тот факт, что между входным и выходным сигналом располагается всего один слой нейронов, в то время как в головном мозге человека таких слоёв может быть сотни тысяч!
Работает персептрон по следующему принципу:
• Сигналы подаются на вход.
• Система первого уровня (обозначена на схеме кругами) распределяет поступившие сигналы между нейронами, не выполняя с ними никаких действий.
• Нейроны выполняют главную задачу: умножают полученное значение на значение веса сигнала. Очевидно, что для всех нулевых мы получаем 0, а вот значения единицы, помноженные на коэффициент веса, могут стать очень разными.
• Итоговый сумматор собирает все сигналы и присваивает каждому их них значения.
• Наконец, функция порога сравнивает каждое значение с пороговым. Если значение больше порогового, оно пропускается на выход, если меньше – считается равным нулю.
Как видим, модель значительно проще современных искусственных нейросетей, не говоря уже про биологические. Однако персептроны способны решать многие мелкие задачи, для решения которых требуется нелинейное мышление.
Кризис персептронов
Он был в значительной мере обусловлен их неспособностью обучаться, то есть учитывать опыт прошлых вычислений при последующих. Этот недостаток был следствием однослойности. Учёный Минский в 60-х годах обосновал положение о том, что подобные нейросети неспособны обучаться, после чего интерес к ним в научном сообществе быстро затух. Однако Минский говорил обо всех нейросетях, хотя его утверждение справедливо лишь для однослойных, но других тогда и не знали.
Несмотря на то, что персептрон был лишь самым первым шагом в развитии нейросетей, он до сих пор успешно применяется в ряде систем, которые требуют решения несложных задач математического профиля.
