Navigation bar
  Print document Start Previous page
 176 of 700 
Next page End  

именно множественность и многоуровневость связей между элементами, название «многосвязная
модель» представляется нам более адекватным. — Прим. перев.] В многосвязной модели привлекает то,
что легко представить, как такие сети реализуются в мозге с его массивами взаимосвязанных нейронов.
Таким образом, многосвязность служит мостом между психологическими и биологическими моделями.
Рис. 5.13. Простая сеть. Нижний уровень этой сети содержит признаки (наклонные линии,
вертикальная линия и кривая, выгнутая вправо), верхний уровень содержит буквы, а связь между
признаком и буквой означает, что данный признак является частью этой буквы. Поскольку эти связи
возбуждающие, при активации признака активация передается букве.
Нижний уровень сети, показанной на рис. 5.13, содержит признаки — например, правую
диагональ, левую диагональ, верикальную линию и кривую, выгнутую вправо. Эти признаки и буквы
мы будем называть узлами сети. Связь между узлом признака и узлом буквы означает, что данный
признак принадлежит этой букве. Стрелки на концах соединений означают, что связи являются
возбуждающими; когда активируется тот или иной признак, активация передается букве (аналогично
тому, как электрические импульсы распространяются по сети нейронов).
Сеть на рис. 5.13 говорит нам, что буква K состоит из правой диагонали, левой диагонали и
вертикальной линии; буква R состоит из левой диагонали, вертикальной линии и кривой, выгнутой
вправо; а буква P состоит из вертикальной линии и кривой, выгнутой вправо. (Для простоты мы здесь
опускаем взаимосвязи признаков.) Чтобы понять, как при помощи этой сети можно распознать (или
подобрать) букву, посмотрим, что происходит при предъявлении буквы K. Она будет активировать
правую диагональ, левую диагональ и вертикальную линию. Все эти три признака будут активировать
узел буквы K; два признака — левая диагональ и вертикальная линия — будут активировать узел буквы
R и один признак — вертикальная линия — будет активировать узел буквы P. Только в узле буквы K
активированы все признаки, и следовательно, она будет выбрана как наиболее подходящая.
Эта модель слишком проста для объяснения многих аспектов распознавания. Чтобы понять, чего
в этой модели не хватает, посмотрим, что происходит, когда предъявляется буква R (рис. 5.14). Она
активирует левую диагональ, вертикальную линию и кривую, выгнутую вправо. Теперь в обоих узлах
букв R и P активированными оказываются все признаки этих букв, и в этой модели никак нельзя
решить, какую букву следует выбрать. Чтобы остановиться на одном определенном варианте, эта
модель должна знать: наличие левой диагонали означает, что на входе не может быть буквы P.
Подобная отрицательная информация учтена в усложненной сети, показанной на рис. 5.14.
Рис. 5.14. Усложненная сеть. Помимо активирующих связей эта сеть содержит тормозящие
соединения между признаками и теми буквами, которые этих признаков не содержат.
В этой сети есть все то же, что и в предыдущей, плюс тормозные связи (они показаны с точками
на концах) между признаками и теми буквами, которые не содержат этих признаков. Когда признак
соединен с буквой тормозной связью, активация этого признака уменьшает активацию буквы. Если
буква R предъявляется сети, показанной на рис. 5.14, левая диагональ вызывает торможение в узле
буквы Р, снижая тем самым ее общий уровень активации; теперь наибольшая активация будет в узле
буквы R и, следовательно, она будет выбрана как наилучшее соответствие.
Сети с обратной связью. Основную идею модели, которую мы только что рассмотрели, а
Hosted by uCoz