Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы

В работе [12] описана полностью оптическая рекурентная нейронная сеть, сконструированная с использованием объемных голограмм. Сеть представляет собой оптическую реализацию сети Хопфилда, устанавливающую минимум на оптически сгенерированной энергетической поверхности. Когда предъявляется зашумленный или неполный входной образ, система сходится к наиболее похожему запомненному изображению, тем самым функционируя как оптическая ассоциативная память.

Рис. 9.7 представляет упрощенную конфигурацию системы. Резонансная петля включает массив оптических нейронов, оптическую матрицу внутренних связей и соответствующие оптические компоненты. Изображения (предъявляемые как векторы) проходят через контур с обратной связью в определяемом массивами направлении, усиливаясь в процессе обработки. Это является точной аналогией функционирования сети Хопфилда. Оптический массив нейронов суммирует входные сигналы и сигналы обратной связи и затем реализует сигмоидальную функцию активации, оптическая матрица внутренних связей выполняет векторно-матричное умножение.

Когда входной вектор (возможно представляющий собой изображение) прикладывается справа, он попадает через делитель луча BS₂ на массив оптических нейронов. Здесь он усиливается, и с помощью насыщающегося двухлучевого усилителя вычисляется сигмоидальная функция. Сжатый выходной вектор частично отражается делителем луча BS₁ на линзу L₁ и затем вводится в оптическую матрицу внутренних связей. Часть выходного светового потока проходит через BS₁ и образует выход системы.

Оптическая матрица внутренних связей состоит из двух объемных голограмм, которые хранят образцовые изображения в виде записанных лазерными лучами дифракционных образов. Они служат весами входных компонент и направляют каждую взвешенную сумму на соответствующий элемент оптического выходного вектора.

Рис. 9.7. Оптическая сеть Хопфилда

Оптический нейрон. На рис. 9.8 показана конструкция типичного элемента массива оптических нейронов. Он функционирует как оптически накачивающий двухлучевой насыщающий усилитель в кристалле BaTiO₃. Лазерный накачивающий луч, приложенный под углом θ, взаимодействует с входным лучом для выработки усиленной копии входного сигнала с последующим вычислением сигмоидальной функции активации, аналогичной показанной на рис. 9.9. С использованием этой техники было достигнуто оптическое усиление приблизительно в 60 раз. Заметим, что на рис. 9.9 угол φ между входным лучом и линией оси кристалла С критичен для правильного функционирования этого устройства.

Оптическая матрица внутренних связей. В оптической матрице внутренних связей выходной сигнал массива оптических нейронов попадает в оптическую систему, содержащую две объемные голограммы. Оптическое преобразование Фурье входного сигнала производится с использованием стандартной оптической техники Фурье. Затем сигнал поступает на первую объемную голограмму, в которой хранятся образцовые векторы в фазокодированном пространстве Фурье. Выход этой голограммы поступает на вход двухлучевого оптического усилителя, аналогичного усилителю оптического нейрона, но работающему в ненасыщенном режиме. В результате усиление поднимается до уровня, в котором возможна циклическая регенерация. Затем оптически выполняется обратное преобразование Фурье усиленного сигнала и результат подается на вторую объемную голограмму, в которой хранятся те же образцовые изображения, но на этот раз в объектном пространстве (а не в фазокодированном пространстве Фурье). Выходом системы является суперпозиция векторно-матричных произведений входного вектора и запомненных образцовых векторов. Этот оптический образ вырабатывается оптической матрицей внутренних связей и прикладывается к массиву оптических нейронов, замыкая контур обратной связи.

Рис. 9.8. Массив оптических нейронов

Обсуждение оптической матрицы внутренних связей здесь сильно упрощено; детали реализации включают сложную оптическую технику функционирования, выходящую за рамки данной работы. Интересующиеся читатели отсылаются к работам [12] и [5].

Рис. 9.9. Сигмоидальная функция активации

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оптические нейронные сети предлагают огромные выгоды с точки зрения скорости и плотности внутренних связей. Они могут быть использованы (в той или иной форме) для реализации сетей фактически с любой архитектурой.

В настоящее время ограничения электронно-оптических устройств создают множество серьезных проблем, которые должны быть решены прежде, чем оптические нейронные сети получат широкое применение. Однако учитывая, что большое количество превосходных исследователей работает над этой проблемой, а также большую поддержку со стороны военных, можно надеяться на быстрый прогресс в этой области.

Литература

1. Abu-Mostafa Y. S., Psaltis D. 1987. Optical neural computers. Scientific American, March, pp. 88-95.

2. Anderson D. Z. 1985. Coherent optical Eigenstate memory. Proceeding of the Optical Society of America 1985 Annual Meeting.

3. Athale R. A., Friedlander С. В., Kushner C. B. 1986. Attentive associative architectures and their implications to optical computing. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineering 625:179-88

4. Dunning G. J., Marom E., Owechko Y., Soffer B. N. 1985. All-optical associative holografic memory with feedback using phase conjugate mirrors. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineering 625:179-188.

5. Fainman N. H., Klancnik E., Lee S. H. 1968. Optical Engineering 25:228.

6. Farhat N. H., Psaltis D., Prata A., Paek E. 1985. Optical implementation of the Hopfield model. Applied optics 24:1469-75

7. Fisher A. D., Giles C. L, Lee J. N. 1985. An adaptive optical computing element. Proceedings of the Optical Society of America Topical Meeting.

8. Jannson Т., Karagaleff C., Stoll K. M. 1986. Photo-refractive LiNbO₃ as a storage mediume for high-den-sity optical neural networks. 1986 Optical Society of America Annual Meeting.

9. Kosko B. 1987. Optical bidirectional associative memories. Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineering: Image Understanding and the Man-Machine Interface 758:11-18.

10. Mead С. 1988. Paper presented during plenary session. IEEE Second International Conference on Neural Networks. San Diego, June.

11. Psaltis D., Wagner K., Brady D. 1987 Learning in optical neural computers. In Proceedings of IEEE First International Conference on Neural Networks, edc. M. Caudill and C. Butler. San Diego, CA:SOS Printing.

12. Stoll H. M., Lee L. S. 1988. Continuous time optical neural networks. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. San Diego, CA:SOS Printing.

Глава 10.
Когнитрон и неокогнитрон

Люди решают сложные задачи распознавания образов с обескураживающей легкостью. Двухлетний ребенок без видимых усилий различает тысячи лиц и других объектов, составляющих его окружение, несмотря на изменение расстояния, поворота, перспективы и освещения.

Может показаться, что изучение этих врожденных способностей должно сделать простой задачу разработки компьютера, повторяющего способности человека к распознаванию. Ничто не может быть более далеким от истины. Сходство и различия образов, являющиеся очевидными для человека, пока ставят в тупик даже наиболее сложные компьютерные системы распознавания. Таким образом, бесчисленное количество важных приложений, в которых компьютеры могут заменить людей в опасных, скучных или неприятных работах, остаются за пределами их текущих возможностей.

Компьютерное распознавание образов является больше искусством; наука ограничена наличием нескольких методик, имеющих относительно небольшое использование на практике. Инженер, конструирующий типовую систему распознавания образов, обычно начинает с распознавания печатного текста. Эти методы часто являются неадекватными задаче, и старания разработчиков быстро сводятся к разработке алгоритмов, узко специфичных для данной задачи.

Обычно целью конструирования систем распознавания образов является оптимизация ее функционирования над выборочным набором образов. Очень часто разработчик завершает эту задачу нахождением нового, приблизительно похожего образа, что приводит к неудачному завершению алгоритмов. Этот процесс может продолжаться неопределенно долго, никогда не приводя к устойчивому решению, достаточному для повторения процесса восприятия человека, оценивающего качество функционирования системы.

К счастью, мы имеем существующее доказательство того, что задача может быть решена: это система восприятия человека. Учитывая ограниченность успехов, достигнутых в результате стремления к собственным изобретениям, кажется вполне логичным вернуться к биологическим моделям и попытаться определить, каким образом они функционируют так хорошо. Очевидно, что это трудно сделать по нескольким причинам. Во-первых, сверхвысокая сложность человеческого мозга затрудняет понимание принципов его функционирования. Трудно понять общие принципы функционирования и взаимодействия его приблизительно 10¹¹ нейронов и 10¹⁴ синаптических связей. Кроме того, существует множество проблем при проведении экспериментальных исследований. Микроскопические исследования требуют тщательно подготовленных образцов (заморозка, срезы, окраска) для получения маленького двумерного взгляда на большую трехмерную структуру. Техника микропроб позволяет провести исследования внутренней электрохимии узлов, однако трудно контролировать одновременно большое количество узлов и наблюдать их взаимодействие. Наконец, этические соображения запрещают многие важные эксперименты, которые могут быть выполнены только на людях. Большое значение имели эксперименты над животными, однако животные не обладают способностями человека описывать свои впечатления.

Несмотря на эти ограничения, многое было изучено благодаря блестяще задуманным экспериментам. Например, в [1] описан эксперимент, в котором котята выращивались в визуальном окружении, состоящем только из горизонтальных черных и белых полос. Известно, что определенные области коры чувствительны к углу ориентации, поэтому у этих котов не развились нейроны, чувствительные к вертикальным полосам. Этот результат наводит на мысль, что мозг млекопитающих не является полностью «предустановленным» даже на примитивном уровне распознавания ориентации линий. Напротив, он постоянно самоорганизуется, основываясь на опыте.

На микроскопическом уровне обнаружено, что нейроны обладают как воозбуждающими, так и тормозящими синапсами. Первые стремятся к возбуждению нейрона; последние подавляют его возбуждение (см. приложение А). Это наводит на мысль, что мозг адаптируется либо изменением воздействия этих синапсов, либо созданием или разрушением синапсов в результате воздействия окружающей среды. Данное предположение остается пока гипотезой с ограниченным физиологическим подтверждением. Однако исследования, проведенные в рамках этой гипотезы, привели к созданию цифровых моделей, некоторые из которых показывают замечательные способности к адаптивному распознаванию образов.

КОГНИТРОН

Основываясь на текущих знаниях анатомии и физиологии мозга, в работе [2] разработан когнитрон, гипотетическая модель системы восприятия человека. Компьютерные модели, исследованные в [2], продемонстрировали впечатляющие способности адаптивного распознавания образов, побуждая физиологов исследовать соответствующие механизмы мозга. Это взаимно усиливающее взаимодействие между искусственными нейронными сетями, физиологией и психологией может оказаться средством, посредством которого будет со временем достигнуто понимание механизмов мозга.

Структура

Когнитрон конструируется в виде слоев нейронов, соединенных синапсами. Как показано на рис. 10.1, предсинаптический нейрон в одном слое связан с постсинаптическим нейроном в следующем слое. Имеются два типа нейронов: возбуждающие узлы, которые стремятся вызвать возбуждение постсинаптического узла, и тормозящие узлы, которые тормозят это возбуждение. Возбуждение нейрона определяется взвешенной суммой его возбуждающих и тормозящих входов, однако в действительности механизм является более сложным, чем простое суммирование.

Рис. 10.1. Пресинаптические и постсинаптические нейроны

На рис. 10.2 показано, что каждый нейрон связан только с нейронами в соседней области, называемой областью связи. Это ограничение области связи согласуется с анатомией зрительной коры, в которой редко соединяются между собой нейроны, располагающиеся друг от друга на расстоянии более одного миллиметра. В рассматриваемой модели нейроны упорядочены в виде слоев со связями от одного слоя к следующему. Это также аналогично послойной структуре зрительной коры и других частей головного мозга.

Рис. 10.2. Область связей нейрона

Обучение

Так как когнитрон реализован в виде многослойной сети, возникают сложные проблемы обучения, связанные с выбранной структурой. Автор отверг управляемое обучение, как биологически неправдоподобное, используя взамен этого обучение без учителя. Получая обучающий набор входных образов, сеть самоорганизуется посредством изменения силы синаптических связей. При этом отсутствуют предварительно определенные выходные образы, представляющие требуемую реакцию сети, однако сеть самонастраивается с целью распознавания входных образов с замечательной точностью.

Алгоритм обучения когнитрона является концептуально привлекательным. В заданной области слоя обучается только наиболее сильно возбужденный нейрон. Автор сравнивает это с «элитным обучением», при котором обучаются только «умные» элементы. Те нейроны, которые уже хорошо обучены, что выражается силой их возбуждения, получат приращение силы своих синапсов с целью дальнейшего усиления своего возбуждения.

На рис. 10.3 показано, что области связи соседних узлов значительно перекрываются. Это расточительное дублирование функций оправдывается взаимной конкуренцией между ближайшими узлами. Даже если узлы в начальный момент имеют абсолютно идентичный выход, небольшие отклонения всегда имеют место; один из узлов всегда будет иметь более сильную реакцию на входной образ, чем соседние. Его сильное возбуждение будет оказывать сдерживающее воздействие на возбуждение соседних узлов, и только его синапсы будут усиливаться; синапсы соседних узлов останутся неизменными.

Возбуждающий нейрон. Грубо говоря, выход возбуждающего нейрона в когнитроне определяется отношением его возбуждающих входов к тормозящим входам. Эта необычная функция имеет важные преимущества, как практические, так и теоретические.

Рис. 10.3. Область связи с областью конкуренции

Суммарный возбуждающий вход в нейрон взвешенной суммой входов от возбуждающих предшествующем слое. Аналогично суммарный вход / является взвешенной суммой входов от всех тормозящих нейронов. В символьном виде

,  ,

где a _i – вес i -го возбуждающего синапса, u _i – выход i -го возбуждающего нейрона, b _j – вес j -го торозящего синапса, v _j – выход j -го торозящего нейрона.

Заметим, что веса имеют только положительные значения. Выход нейрона затем вычисляется следующим образом:

OUT = NET, при NET≥0,

OUT = 0, при NET<0.

Предполагая, что NET имеет положительное значение, это можно записать следующим образом:

Когда тормозящий вход мал (I << 1), OUT может быть аппроксимировано как

OUT = Е – I,

что соответствует выражению для обычного линейного порогового элемента (с нулевым порогом).

Алгоритм обучения когнитрона позволяет весам синапсов возрастать без ограничений. Благодаря отсутствию механизма уменьшения весов они просто возрастают в процессе обучения. В обычных линейных пороговых элементах это привело бы к произвольно большому выходу элемента. В когнитроне большие возбуждающие и тормозящие входы результируются в ограничивающей формуле вида:

, если E >> 1 и I >> 1.

В данном случае OUT определяется отношением возбуждающих входов к тормозящим входам, а не их разностью. Таким образом, величина OUT ограничивается, если оба входа возрастают в одном и том же диапазоне X. Предположив, что это так, Е и I можно выразить следующим образом:

Е = рХ, I = qX, p, q – константы,

и после некоторых преобразований

.

Эта функция возрастает по закону Вебера-Фехнера, который часто используется в нейрофизиологии для аппроксимации нелинейных соотношений входа/выхода сенсорных нейронов. При использовании этого соотношения нейрон когнитрона в точности эмулирует реакцию биологических нейронов. Это делает его как мощным вычислительным элементом, так и точной моделью для физиологического моделирования.

Тормозящие нейроны. В когнитроне слой состоит из возбуждающих и тормозящих узлов. Как показано на рис. 10.4, нейрон слоя 2 имеет область связи, для которой он имеет синаптические соединения с набором выходов нейронов в слое 1. Аналогично в слое 1 существует тормозящий нейрон, имеющий ту же область связи. Синаптические веса тормозящих узлов не изменяются в процессе обучения; их веса заранее установлены таким образом, что сумма весов в любом из тормозящих нейронов равна единице. В соответствии с этими ограничениями, выход тормозящего узла INHIB является взвешенной суммой его входов, которые в данном случае представляют собой среднее арифметическое выходов возбуждающих нейронов, к которым он подсоединен. Таким образом,

Рис. 10.4. Слои когнитрона

,

где , c _i – возбуждающий вес i.

Процедура обучения. Как объяснялось ранее, веса возбуждающих нейронов изменяются только тогда, когда нейрон возбужден сильнее, чем любой из узлов в области конкуренции. Если это так, изменение в процессе обучения любого из его весов может быть определено следующим образом:

δ a _i = qc _j u _j,

где с _j – тормозящий вес связи нейрона j в слое 1 с тормозящим нейроном i, и _j – выход нейрона j в слое 1, а _i – возбуждающий вес i, q - нормирующий коэффициент обучения.

Изменение тормозящих весов нейрона i в слое 2 пропорционально отношению взвешенной суммы возбуждающих входов к удвоенному тормозящему входу. Вычисления проводятся по формуле

.

Когда возбужденных нейронов в области конкуренции нет, для изменения весов используются другие выражения. Это необходимо, поскольку процесс обучения начинается с нулевыми значениями весов; поэтому первоначально нет возбужденных нейронов ни в одной области конкуренции, и обучение производиться не может. Во всех случаях, когда победителя в области конкуренции нейронов нет, изменение весов нейронов вычисляется следующим образом:

Δ a _i = q ’ c _j u _j, δ b _i = q ’ INHIB,

где q ’ – положительный обучающий коэффициент меньший, чем q.

Приведенная стратегия настройки гарантирует, что узлы с большой реакцией заставляют возбуждающие синапсы, которыми они управляют, увеличиваться сильнее, чем тормозящие синапсы. И наоборот, узлы, имеющие малую реакцию, вызывают малое возрастание возбуждающих синапсов, но большее.возрастание тормозящих синапсов. Таким образом, если узел 1 в слое 1 имеет больший выход, синапс а ₁ возрастет больше, чем синапс b ₁. И наоборот, узлы, имеющие малый выход, обеспечат малую величину для приращения а _i. Однако другие узлы в области связи будут возбуждаться, тем самым увеличивая сигнал INHIB и значения b _i.

В процессе обучения веса каждого узла в слое 2 настраиваются таким образом, что вместе они составляют шаблон, соответствующий образам, которые часто предъявляются в процессе обучения. При предъявлении сходного образа шаблон соответствует ему и узел вырабатывает большой выходной сигнал. Сильно отличающийся образ вырабатывает малый выход и обычно подавляется конкуренцией.

Латеральное торможение. На рис. 10.4 показано, что каждый нейрон слоя 2 получает латеральное торможение от нейронов, расположенных в его области конкуренции. Тормозящий нейрон суммирует входы от всех нейронов в области конкуренции и вырабатывает сигнал, стремящийся к торможению целевого нейрона. Этот метод является эффектным, но с вычислительной точки зрения медленным. Он охватывает большую систему с обратной связью, включающую каждый нейрон в слое; для его стабилизации может потребоваться большое количество вычислительных итераций.

Для ускорения вычислений в работе [2] используется остроумный метод ускоренного латерального торможения (рис. 10.5). Здесь дополнительный узел латерального торможения обрабатывает выход каждого возбуждающего узла для моделирования требуемого латерального торможения. Сначала он определяет сигнал, равный суммарному тормозящему влиянию в области конкуренции:

Рис. 10.5. Ускоренное торможение

,

где OUT_i – выход i- го нейрона в области конкуренции, g _i – вес связи от этого нейрона к латерально-тормозящему нейрону; g _i выбраны таким образом, что .

Выход тормозящего нейрона OUT ’ затем вычисляется следующим образом:

Благодаря тому что все вычисления, связанные с таким типом латерального торможения, являются нерекурсивными, они могут быть проведены за один проход для слоя, тем самым определяя эффект в виде большой экономии в вычислениях.

Этот метод латерального торможения решает и другую сложную проблему. Предположим, что узел в.слое 2 возбуждается сильно, но возбуждение соседних узлов уменьшается постепенно с увеличением расстояния. При использовании обычного латерального торможения будет обучаться только центральный узел. Другие узлы определяют, что центральный узел в их области конкуренции имеет более высокий выход. С предлагаемой системой латерального торможения такой ситуации случиться не может. Множество узлов может обучаться одновременно и процесс обучения является более достоверным.

Рецептивная область. Анализ, проводимый до этого момента, был упрощен рассмотрением только одномерных слоев. В действительности когнитрон конструировался как каскад двумерных слоев, причем в данном слое каждый нейрон получает входы от набора нейронов на части двумерного плана, составляющей его область связи в предыдущем слое.

С этой точки зрения когнитрон организован подобно зрительной коре человека, представляющей собой трехмерную структуру, состоящую из нескольких различных слоев. Оказывается, что каждый слой мозга реализует различные уровни обобщения; входной слой чувствителен к простым образам, таким, как линии, и их ориентации в определенных областях визуальной области, в то время как реакция других слоев является более сложной, абстрактной и независимой от позиции образа.

Аналогичные функции реализованы в когнитроне путем моделирования организации зрительной коры. На рис. 10.6 показано, что нейроны когнитрона в слое 2 реагируют на определенную небольшую область входного слоя 1. Нейрон в слое 3 связан с набором нейронов слоя 2, тем самым реагируя косвенно на более широкий набор нейронов слоя 1. Подобным образом нейроны в последующих слоях чувствительны к более широким областям входного образа до тех пор, пока в выходном слое каждый нейрон не станет реагировать на все входное поле.

Если область связи нейронов имеет постоянный размер во всех слоях, требуется большое количество слоев для перекрытия всего входного поля выходными нейронами. Количество слоев может быть уменьшено путем расширения области связи в последующих слоях. К сожалению, результатом этого может явиться настолько большое перекрытие областей связи, что нейроны выходного слоя будут иметь одинаковую реакцию. Для решения этой проблемы может быть использовано расширение области конкуренции. Так как в данной области конкуренции может возбудиться только один узел, влияние малой разницы в реакциях нейронов выходного слоя усиливается.

Рис. 10.6. Области связей когнитрона

В альтернативном варианте связи с предыдущим слоем могут быть распределены вероятностно с большинством синаптических связей в ограниченной области и с более длинными соединениями, встречающимися намного реже. Это отражает вероятностное распределение нейронов, обнаруженное в мозге. В когнитроне это позволяет каждому нейрону выходного слоя реагировать на полное входное поле при наличии ограниченного количества слоев.

Результаты моделирования. В [4] описываются результаты компьютерного моделирования четырехслойного когнитрона, предназначенного для целей распознавания образов. Каждый слой состоит из массива 12х12 возбуждающих нейронов и такого же количества тормозящих нейронов. Область связи представляет собой квадрат, включающий 5х5 нейронов. Область конкуренции имеет форму ромба высотой и шириной в пять нейронов. Латеральное торможение охватывает область 7х7 нейронов. Нормирующие параметры обучения установлены таким образом, что q =16,0 и q ’ =2,0. Веса синапсов проинициализированы в 0.

Сеть обучалась путем предъявления пяти стимулирующих образов, представляющих собой изображения арабских цифр от 0 до 4, на входном слое. Веса сети настраивались после предъявления каждой цифры, входной набор подавался на вход сети циклически до тех пор, пока каждый образ не был предъявлен суммарно 20 раз.

Эффективность процесса обучения оценивалась путем запуска сети в реверсивном режиме; выходные образы, являющиеся реакцией сети, подавались на выходные нейроны и распространялись обратно к входному слою. Образы, полученные во входном слое, затем сравнивались с исходным входным образом. Чтобы сделать это, обычные однонаправленные связи принимались проводящими в обратном направлении и латеральное торможение отключалось. На рис. 10.7 показаны типичные результаты тестирования. В столбце 2 показаны образы, произведенные каждой цифрой на выходе сети. Эти образы возвращались обратно, вырабатывая на входе сети образ, близкий к точной копии исходного входного образа. Для столбца 4 на выход сети подавался только выход нейрона, имеющего максимальное возбуждение. Результирующие образы в точности те же, что и в случае подачи полного выходного образа, за исключением цифры 0, для которой узел с максимальным выходом располагался на периферии и не покрывал полностью входного поля.

Рис. 10.7. Результаты экспериментов с когнитроном

НЕОКОГНИТРОН

В попытках улучшить когнитрон была разработана мощная парадигма, названная неокогнитрон [5–7]. В то время как когнитрон и неокогнитрон имеют определенное сходство, между ними также существуют фундаментальные различия, связанные с эволюцией исследований авторов. Оба образца являются многоуровневыми иерархическими сетями, организованными аналогично зрительной коре. В то же время неокогнитрон более соответствует модели зрительной системы, предложенной в работах [10–12]. В результате неокогнитрон является намного более мощной парадигмой с точки зрения способности распознавать образы независимо от их преобразований, вращении, искажений и изменений масштаба. Как и когнитрон, неокогнитрон использует самоорганизацию в процессе обучения, хотя была описана версия [9], в которой вместо этого использовалось управляемое обучение.

Неокогнитрон ориентирован на моделирование зрительной системы человека. Он получает на входе двумерные образы, аналогичные изображениям на сетчатой оболочке глаза, и обрабатывает их в последующих слоях аналогично тому, как это было обнаружено в зрительной коре человека. Конечно, в неокогнитроне нет ничего, ограничивающего его использование только для обработки визуальных данных, он достаточно универсален и может найти широкое применение как обобщенная система распознавания образов.

В зрительной коре были обнаружены узлы, реагирующие на такие элементы, как линии и углы определенной ориентации. На более высоких уровнях узлы реагируют на более сложные и абстрактные образы такие, как окружности, треугольники и прямоугольники. На еще более высоких уровнях степень абстракции возрастает до тех пор, пока не определятся узлы, реагирующие на лица и сложные формы. В общем случае узлы на более высоких уровнях получают вход от группы низкоуровневых узлов и, следовательно, реагируют на более широкую область визуального поля. Реакции узлов более высокого уровня менее зависят от позиции и более устойчивы к искажениям.

Структура

Неокогнитрон имеет иерархическую структуру, ориентированную на моделирование зрительной системы человека. Он состоит из последовательности обрабатывающих слоев, организованных в иерархическую структуру (рис. 10.8). Входной образ подается на первый слой и передается через плоскости, соответствующие последующим слоям, до тех пор, пока не достигнет выходного слоя, в котором идентифицируется распознаваемый образ.

Рис. 10.8. Структура слоев неокогнитрона

Структура неокогнитрона трудна для представления в виде диаграммы, но концептуально проста. Чтобы подчеркнуть его многоуровневость (с целью упрощения графического представления), используется анализ верхнего уровня. Неокогнитрон показан состоящим из слоев, слои состоят из набора плоскостей и плоскости состоят из узлов.

Слои. Каждый слой неокогнитрона состоит из двух массивов плоскостей (рис. 10.9). Массив плоскостей, содержащих простые узлы, получает выходы предыдущего слоя, выделяет определенные образы и затем передает их в массив плоскостей, содержащих комплексные узлы, где они обрабатываются таким образом, чтобы сделать выделенные образы менее позиционно зависимыми.

Плоскости. Внутри слоя плоскости простых и комплексных узлов существуют парами, т. е. для плоскости простых узлов существует одна плоскость комплексных узлов, обрабатывающая ее выходы. Каждая плоскость может быть визуально представлена как двумерный массив узлов.

Рис. 10.9. Структура плоскостей неокогнитрона

Простые узлы. Все узлы в данной плоскости простых узлов реагируют на один и тот же образ. Как показано на рис. 10.10, плоскость простых узлов представляет массив узлов, каждый из которых «настраивается» на один специфический входной образ. Каждый простой узел чувствителен к ограниченной области входного образа, называемой его рецептивной областью. Например, все узлы в верхней плоскости простых узлов на рис. 10.10 реагируют на «С». Узел реагирует, если «С» встречается во входном образе и если «С» обнаружено в его рецептивной области.

На рис. 10.10 показано, что другие плоскости простых узлов в этом слое могут реагировать на поворот «С» на 90°, другие на поворот на 180° и т. д. Если должны быть выделены другие буквы (и их искаженные версии), дополнительные плоскости требуются для каждой из них.

Рецептивные области узлов в каждой плоскости простых узлов перекрываются с целью покрытия всего входного образа этого слоя. Каждый узел получает входы от соответствующих областей всех плоскостей комплексных узлов в предыдущем слое. Следовательно, простой узел реагирует на появление своего образа в любой сложной плоскости предыдущего слоя, если он окажется внутри его рецептивной области.

Рис. 10.10. Система неокогнитрона

Комплексные узлы. Задачей комплексных узлов является уменьшение зависимости реакции системы от позиции образов во входном поле. Для достижения этого каждый комплексный узел получает в качестве входного образа выходы набора простых узлов из соответствующей плоскости того же слоя. Эти простые узлы покрывают непрерывную область простой плоскости, называемую рецептивной областью комплексного узла. Возбуждение любого простого узла в этой области является достаточным для возбуждения данного комплексного узла. Таким образом, комплексный узел реагирует на тот же образ, что и простые узлы в соответствующей ему плоскости, но он менее чувствителен к позиции образа, чем любой из них.

Таким образом, каждый слой комплексных узлов реагирует на более широкую область входного образа, чем это делалось в предшествующих слоях. Эта прогрессия возрастает линейно от слоя к слою, приводя к требуемому уменьшению позиционной чувствительности системы в целом.

Обобщение

Каждый нейрон в слое, близком к входному, реагирует на определенные образы в определенном месте, такие, как угол с определенной ориентацией в заданной позиции. Каждый слой в результате этого имеет более абстрактную, менее специфичную реакцию по сравнению с предшествующим; выходной слой реагирует на полные образы, показывая высокую степень независимости от их положения, размера и ориентации во входном поле. При использовании в качестве классификатора комплексный узел выходного слоя с наибольшей реакцией реализует выделение соответствующего образа во входном поле. В идеальном случае это выделение нечувствительно к позиции, орентации, размерам или другим искажениям.

Вычисления

Простые узлы в неокогнитроне имеют точно такие же характеристики, что и описанные для когнитрона, и используют те же формулы для определения их выхода. Здесь они не повторяются.

Тормозящий узел вырабатывает выход, пропорциональный квадратному корню из взвешенной суммы квадратов его входов. Заметим, что входы в тормозящий узел идентичны входам соответствующего простого узла и область включает область ответа во всех комплексных плоскостях. В символьном виде

,

где v – выход тормозящего узла; i – область над всеми комплексными узлами, с которыми связан тормозящий узел; b _i – вес i -й синаптической связи от комплексного узла к тормозящему узлу; u _i – выход i -го комплексного узла.

Веса b _i выбираются монотонно уменьшающимися с увеличением расстояния от центра области реакции, при этом сумма их значений должна быть равна единице.

Обучение

Только простые узлы имеют настраиваемые веса. Это веса связей, соединяющих узел с комплексными узлами в предыдущем слое и имеющих изменяемую силу синапсов, настраиваемую таким образом, чтобы выработать максимальную реакцию на определенные стимулирующие свойства. Некоторые из этих синапсов являются возбуждающими и стремятся увеличить выход узлов, в то время как другие являются тормозящими и уменьшают выход узла.

Рис. 10.11. Связи от сложных клеток одного уровня
к простым клеткам следующего уровня

На рис. 10.11 показана полная структура синаптических связей между простым узлом и комплексными узлами в предшествующем слое. Каждый простой узел реагирует только на набор комплексных узлов внутри своей рецептивной области. Кроме того, существует тормозящий узел, реагирующий на те же самые комплексные узлы. Веса синапсов тормозящего узла не обучаются, – они выбираются таким образом, чтобы узел реагировал на среднюю величину выходов всех узлов, к которым он подключен. Единственный тормозящий синапс от тормозящего узла к простому узлу обучается, как и другие синапсы.

Обучение без учителя. Для обучения неокогнитрона на вход сети подается образ, который