книги из ГПНТБ / Аналоговые запоминающие и адаптивные элементы

свойств. В ряде случаев после окончания обучения удается уменьшить объем памяти, необходимый для распознавания, по сравнению с требуемым в процессе обучения.

б) Рассмотрение второго аспекта связано с тем обстоятельст­ вом, насколько увеличиваются сложность и объем оборудования, необходимого для обучения, по сравнению с этими показателями на этапе распознавания. Если основные операции сводятся к вы­ числению по формулам (4-1) и (4-2), которые реализуются са­ мими матричными структурами, и для осуществления алгорит­ мов обучения требуется «относительно простое» дополнительное логическое оборудование, то можно говорить об автономном обучении. Характерными в этом отношении являются итерати­ вные алгоритмы [Л. 8, 119], которые по своей структуре хоро­ шо соответствуют накопительному типу характеристик записи большинства адаптивных элементов. Кроме того, итеративные алгоритмы не предъявляют слишком жестких требований к фор­ ме и стабильности характеристик записи. Еще одним примером могут служить все те алгоритмы обучения, в которых требуется простое запоминание всех членов учебной выборки (например, метод «ближайшего объекта» или ряд алгоритмов метода «по­ тенциальных функций» {Л. 116, 122]).

Другая ситуация возникает, когда на этапе обучения харак­ тер вычислений таков, что они в основном или полностью не могут быть осуществлены на ОМС, а требуют специальной аппа­ ратуры, достаточно сложной и громоздкой. Особый интерес в этом случае представляет применение в качестве «аппаратуры обучения» универсальный ЭВМ . Удобство применения Э В М за­ ключается в гибкости машинных программ, позволяющих про­ изводить обучение матричных структур с помощью широкого круга алгоритмов, принципиально осуществимых на Э В М и предполагающих на этапе распознавания использование соот­ ношений (4-1) или (4-2). После установки «весов» с помощью цифровой машины ОМС длительное время функционирует са­ мостоятельно, быстро и эффективно обрабатывая поступающую к ней информацию. Повторное обращение к машине происходит лишь вместе с изменением характеристик объекта распознава­ ния или с накоплением дополнительных данных о них *'. Такая схема позволяет использовать мощные ЭВМ, работающие в ре­ жиме разделения времени.

Проиллюстрируем возможности указанного метода обучения ОМС с помощью цифровых машин несколькими примерами.

* Возможно, что процесс «дообучения» может осуществляться в ОМС автономно, например с использованием итеративных алгоритмов. Тогда по­ вторное обращение к машине не является необходимым.

151

При автоматической постановке медицинских диагнозов не­ целесообразно «держать» в каждой клинике дорогостоящую ЭВМ, требующую к тому же постоянного обслуживающего пер­ сонала.

Однако в любой клинике возможно иметь сравнительно простые диагностические аппараты, выполненные на основе ОМС. Установка «весов» в этих ОМС может производиться по каналам связи. При поступлении из медицинского центра новых данных перестройка «весов» осуществляется легко и быстро.

В информационных системах при чтении документов широко­ го назначения при появлении нового типа печатного шрифта Э В М вырабатывает на основе обучающего материала признаки эталонов и заносит их в ОМС, являющуюся блоком распознава­ ния в читающем устройстве. Одновременно эти эталонные при­ знаки запоминаются на магнитной ленте и при повторном появ­ лении соответствующего шрифта могут быть быстро занесены в ОМС вместо прежних. Отметим, что функциональные возмож­ ности ОМС на этапе распознавания полностью соответствуют подавляющему большинству методов чтения печатных символов. [Л. 127].

При управлении большим числом объектов с нестационарны­ ми характеристиками для каждого из них имеется отдельный блок управления, использующий ОМС. Настройку этих ОМС осуществляет последовательно во времени мощная ЭВМ, анали­ зирующая изменение характеристик этих объектов.

При расшифровке аэрофотоснимков или фотографий треков частиц приходится обрабатывать огромное число данных. ОМС с их высокой скоростью переработки информации могут быть здесь весьма полезными. Обучение же ОМС цифровые машины производят каждый раз заново в соответствии с новой серией поступивших данных.

Однако указанная схема обучения ОМС не вносит ничего нового в реализацию самих алгоритмов обучения, так как они по-прежнему полностью осуществляются на ЭВМ, и не помогает ликвидировать трудности, возникающие на этапе обучения глав­ ным образом из-за ограниченного объема оперативной памяти машин и их сравнительно низкого быстродействия. Поэтому принципиально новой является другая схема совместной работы Э В М и ОМС, когда в процессе обучения значительная часть вычислений и хранение промежуточных вычислений производит­ ся в ОМС, а Э В М осуществляет общее управление и «берет на себя» оставшуюся часть операций, прежде всего логических. Такая схема обучения может оказаться особенно плодотворной при изучении различных подходов в исследованиях по распо-

152

знаванию образов. Указанный метод, по-видимому, наиболее эффективен при реализации алгоритмов, имеющих переборный характер: ЭВМ устанавливает «веса» и различные связи в ОМС, после чего цифровая машина анализирует реакции ОМС на ряд входных ситуаций и вносит соответствующие коррективы в ее структуру. Такой характер алгоритмов позволил бы наилучшим образом сочетать быстродействие ОМС и гибкость программ Э В М .

Кроме рассмотренных выше возможностей применения Э В М для обучения ОМС имеется и еще один важный аспект исполь­ зования цифровых машин совместно с ОМС, связанный с авто­ матизацией исследования матричных структур как технического устройства.

Суть его заключается в том, что распознаваемые объекты являются, как правило, чрезвычайно сложными и не под­ даются математическому описанию, поэтому и не удается полу­ чить формальные критерии работоспособности всей распозна­ ющей системы и на основании их сформулировать требования к отдельным элементам и узлам системы. Единственным крите­ рием работоспособности системы является ответ: «узнает» или «не узнает» обученная система предъявляемые объекты. Из сказанного вытекает и метод исследования обучающихся систем со всем многообразием их технических особенностей. Э В М уста­ навливает ряд параметров в системе, после чего проверяются возможности технической системы на ряде конкретных задач по окончательному ответу; меняя набор этих параметров по

Возможен и несколько модифицированный подход. Сначала математическая модель технической системы сравнивается с соответствующей жесткой реализацией (или с ее частью) по­ средством сопряжения Э В М и ОМС, последующее же исследо­ вание целиком проводится на цифровой машине. Методы сов­ местного использования ОМС и универсальных Э В М в режиме обучения являются практически неразвитыми как в техническом отношении, так и в идейном, и имеются лишь единичные попыт­ ки такого сопряжения [Л. 128, 129]. Такое положение дел сложи­ лось главным образом из-за сравнительно слабого развития специализированных технических средств адаптации, которые могли бы найти широкое применение и привлечь внимание как разработчиков схем, так и теоретиков, занимающихся алгорит­ мами распознавания.

153

4-4. Техническая реализация ОМС. Общие вопросы

Техническая реализация ОМС встречает на практике значитель­ ные трудности в силу специфических требований, предъявляемых к основному элементу матриц — адаптивному элементу. Часть этих требований была рассмотрена в § В - 1 . Сформулируем их здесь более полно.

1.Возможность неразрушающего считывания состояния адаптивного элемента, достигнутого в процессе адаптации (обу­ чения).

2.Способность к длительному (часы, сутки и т. д.) хранению

вмногоэлементных сетях.

5.Возможность произвольного доступа информации к эле­ ментам матричной схемы в режиме адаптации (записи).

6.Монотонность характеристики адаптации (в ряде случаев желательна линейность).

7.Хранение информации без потребления энергии.

8.Простота, надежность и невысокая стоимость элемента. Требование низкой стоимости является весьма существенным

и обусловлено большим числом элементов в рамках одной адап­ тивной системы (десятки и сотни тысяч), так как только такие системы могут обеспечить эффективную работу ОМС и реализо­ вать в полной мере те их принципиальные достоинства, о кото­ рых говорилось выше. Наилучшим образом отвечают перечис­ ленным выше требованиям магнитные и электрохимические эле­ менты (см. рис. В - 5) .

Среди магнитных адаптивных элементов основное распро­ странение получили АЭ на трансфлюксорах [Л. 73, 130—136] и на тороидальных сердечниках с высокочастотным считывани­ ем [Л. 44, 45, 82, 137—139]. Большую перспективу имеют АЭ, построенные на тонких магнитных пленках и использующие ин­ тегральную технологию [Л. 140, 165—169]. Ниже будут рассмо­ трены принципы построения ОМС с использованием лишь ука­ занных типов АЭ.

Для удобства сначала рассмотрим подходы к реализации распознающих схем, предполагая, что обучение каким-то обра­ зом уже было проведено, т. е. что «веса» в АЭ уже установлены. Иными словами, рассматривается реализация собственно рас­ познающих правил, которые обсуждались в § 4-2.

154

— 1. Для этого используются два генератора, работающие в противофазе, и трехпозиционные ключи. Для реализации каждого «веса», принимающего как положительные, так и отрицательные значения, в большинстве случаев необходимо иметь два транс­ флюксора, включенных встречно (§ 2-5). Суммирование выход­ ных сигналов АЭ одной строки производится на общем проводе, в результате чего образуются сигналы Si, . . . , S&, . . . , Sr . Эти сиг­ налы могут быть обработаны различными способами. Наиболее

155

либо пороговых устройств, либо экстремального детектора, либо следующих слоев ОМС. Величина Рь_ пропорциональна средневыпрямленному значению Sk и, следовательно, площади импуль­ са одного полупериода, так как выходной сигнал трансфлюксора непосредственно определяется величиной перемагничиваемого потока вокруг малого отверстия (§ 2-5). Полярность Рь. опреде­ ляется фазой Sk.

Таким образом, если ЛФ*ь — суммарная величина потоков перемагничивания обоих трансфлюксоров (с учетом знаков) 1-го АЭ в k-й строке, то Pk определяется формулой

как это, например, предложено в [Л. 132] для реализации на вы­

обмотке трансформатора Тр возрастет и на его выходе наво­ дится импульс, который через стробируемый вентиль В подается

156

1) Для получения значений Х{, равных + 1 и — 1 , требуется сдвигать фазы возбуждения не на 180°, а на 90° (§ 2-2,а).

2)В выходной цепи используется фильтр, выделяющий вто­ рую гармонику.

3)Принципиально для получения положительных и отрица­ тельных значений весов достаточно иметь только один сердечник на каждый АЭ [Л. 138].

Сигнал на выходе строки Ри определяется из выражения

ляемая параметрами и режимом работы как АЭ, так и выходных цепей.

157

вой форме предложен авторами [Л. 139] и заключается в сле­ дующем. Используются, как и в случае дискретных входных сиг­

а фазы токов возбуждения модулируются входными непрерыв­

ставлена на рис. 4-6, и работает она следующим образом. В со­ ответствии с весами, накопленными в АЭ, и фазами токов воз­

в адаптивных элементах &-й строки; ц>и . . . , фт о — сдвиги фаз

158

ФСУ,

V4V)

суммируемых напряжений относительно опорного напряжения детекторов (с учетом сдвига фаз в фильтре Ф и усилителе).

Выходной сигнал детектора пропорционален интегралу

где p — некоторый постоянный коэффициент.

Предполагая, что изменение фазы Дер» пропорционально из­ менению входного сигнала Axi (вообще это соотношение опреде­ ляется конкретным типом Ф С У ) * и что сдвигом фазы опорного

* Простое ФСУ с пропорциональной зависимостью может быть построено на принципе сравнения входных напряжений постоянного тока с пилообраз­ ным напряжением, при этом входные сигналы преобразуются во временные интервалы, пропорциональные сдвигу фаз [Л. 139].

159

напряжения детектора Uon можно добиться того, чтобы при нулевых входных сигналах х\, ..., хт выходной сигнал детектора Pk = 0 (т. е. чтобы все фь . . . срт были равны 90°), получаем сле­ дующую формулу:

обладая достоинствами АЭ на трансфлюксорах и тороидальных

160