Ателье ERСтатьи и урокиСтруктура управления знаниямиЧто такое персептрон
Как устроен персептрон
Ателье маркетинга ER
Просто и понятно о том, как организуется аутсорсинг маркетингаХвост ящерки. Метафизика метафоры. Бесплатно скачать книгу
Структура управления знаниями
Уважаемый(ая) клиент!
.
Короли и изотопы
.
Когнитивный уровень
.
Простой учебник хорошей рекламы
.
Хвост ящерки. Метафизика метафоры.
Мерцающие зоны
.
Ранние признаки критических переходов
.
Опус 1/F
.
Продуктив vs креатив
.
Фотогалерея: фракталы в природе
Магия когнитивного маркетинга
.
Аутсорсинг маркетинга
.
Жертвы рекламы
Фазовый анализ организаций в четырех примерах
.
Структура управления знаниями
15 уроков маркетинга услуг
.
Некондиция
.
Коммуникационный спектр маркетинга
.
Холистическая парадигма в маркетинге
.
Правда о латеральном маркетинге
.
Как начать свой бизнес? История в письмах
.
Калининград: город парадоксов
.
Рекламная мина
Кризис классического маркетинга
PIX.METAPHOR.RU
Как устроен персептрон
Последняя редакция: 05.04.2015
Темы:
Персептрон - это сеть из элементов трех видов, распределенных по трем слоям. Их принято обозначать буквами S, A и R:
Рис.1 Простой персептрон с шестью рецепторами.
S-слой: рецепторы
Наглядный пример матрицы чувствительных рецепторов - фасеточные глаза насекомых.
В этом слое находятся элементы, через которые в персептрон поступает входная информация. Они образуют чувствительную матрицу, как рецепторы в сетчатке глаза. Каждый активизируется тем сильнее, чем сильнее внешний раздражитель на него действует, например, свет. Далее сигналы от каждого рецептора уходят в следующий A-слой. Чем сильнее активизирован рецептор, тем сильнее он "сигналит".
S-слой первого электронного персептрона состоял всего из 400 элементов. То есть, МАРК-1 распознавал изображения по 400 точкам. Для примера, у стрекоз каждый глаз состоит из нескольких тысяч светочувствительных рецепторов.
A-слой: нейроны
Рис.2 Нейрон суммирует силу сигнала, приходящего по всем входным связям, синапсам, и если сумма превышает определенный порог L, выдает положительный сигнал не выходящий аксон - и наоборот, не выдает его, если сумма входящих сигналов мала.
В этом слое находятся нейроны. Это название пришло в кибернетику из нейрофизиологии - изначально нейронами назывались нервные клетки, из которых сложен живой мозг.
В кибернетике нейрон это сумматор с пороговым эффектом (см. рис 2). У него много входных связей и всего лишь одна выходная.  Нейрон постоянно суммирует все сигналы, которые в него поступают через входные связи, и если сумма достигает определенного порога, нейрон активизируется  и передает сигнал по выходной связи.
В персептроне каждый элемент в S-слове связан попарно с каждым нейроном в A-слое. То есть, на каждый нейрон поступают сигналы от каждого рецептора. Важно, что сила связей между рецепторами и нейронами может быть разной. Эту силу характеризует определенный коэффициент. Чем он выше, тем лучше связь проводит сигнал от рецептора к нейрону. Если коэффициент близок к нулю, то связь слабая и сигналы от рецептора до нейрона по ней не доходят. Сила связей и соответствующие коэффициенты в процессе обучения персептрона изменяются - одни усиливаются, другие ослабляются.
Сигналы от нейронов поступают на последний R-слой.
R-слой: классификаторы
В этом слое находятся классификаторы. Проще всего их функцию объяснить на примере. Допустим, персептрон имеет светочувствительную матрицу рецепторов и умеет узнавать на картинках букву A. Тогда в персептроне должен быть классификатор, который активизируется, когда на картинке есть буква А. Если там другая буква, классификатор остается пассивен. Если бы мы учили персептрон узнавать две буквы, А и Б, ему потребовалось бы два классификатора и т.д. Далее мы будем говорить о самом простом персептроне, у которого всего лишь один выходной классификатор.
Кстати, классификатор тоже является нейроном и работает также: он суммирует входные сигналы от нейронов в А-слое и если сумма достигает определенного порога, классификатор срабатывает.
Сеть, из которой сделан персептрон, может быть разного рода. В MARK-1 это была электрическая сеть из проводов, реле и транзисторов. Мы будем сравнивать с персептроном человеческие организации. Мы посмотрим на них как на социальные персептроны, в основе которых социальная сеть, образованная людьми и их взаимоотношениями.
Нам осталось понять, как такое несложное устройство способно учиться и распознавать образы.
1
 Spasibo.
 Spasibo.
Ilona illona1991@mail.ru (13.04.2010 19:09)
2
просто
 и понятно
djem (23.11.2010 12:13)
Скажите своё слово!
Если вас возмутило, позабавило или заинтересовало то, что вы прочли, обязательно оставьте комментарий. Это лучшая гарантия, что авторам захочется писать ещё, чтобы вас возмущать, забавлять или заинтересовывать. Всё просто.
image Поля, отмеченные звездочкой, нужно обязательно заполнить
Заголовок комментария:
image Текст комментария: (не более 2000 символов, HTML-разметка удаляется)
image Ваше имя:
Ваш E-mail:
image Сколько будет дважды два? (ответьте цифрой, это проверка от спам-рассылок)
Отправить комментарий
Главные темы
Аутсорсинг маркетинга (11)Брендинг (10)Гештальт (31)Идентичность (10)Инновации (5)Интрамаркетинг (34)Информация и знания (6)Калининград (10)Кибернетика (21)Клиент и его роль (8)Когнитивный подход (80)Креатив и его роль (8)Латеральный маркетинг (10)Маркетинг отношений (6)Маркетинг услуг (16)Маркетинг-микс 4P-7P (6)Маркетинговые исследования (4)Маркетолог и его роль (8)Метафора (18)Мифология бизнеса (13)Начало своего бизнеса (11)Новая экономика (6)Новый маркетинг (5)Органическая логика (16)Политика и общество (19)Постиндустриальный мир (6)Принятие решений (4)Проблемы организаций (15)Прогнозирование (22)Реклама и ее роль (16)Рынок (5)Сбор и анализ данных (12)Сегментация (3)Сложные динамические системы (43)Социальные сети (4)Стратегия развития (9)Творческое мышление (10)Термины маркетинга (13)Управление знаниями (30)Управление персоналом (8)Фракталы (11)Холистическая парадигма (11)Цели и планирование (10)Циклы развития (12)Чего избегать (6)Эксперт и его роль (5)
Подписаться на ленту RSS
ООО "Ателье маркетинга ER", Роман и Елена Уфимцевы © 2003-2011