перцептрон (англ. perceptron, нем. Perzeptron, от лат. perceptio - понимание, познавание, восприятие), математическая модель процесса восприятия . Сталкиваясь с новыми явлениями или предметами, человек их узнаёт, то есть относит к тому или иному понятию (классу). Так, мы легко узнаём знакомых, даже если они изменили причёску или одежду, можем читать рукописи, хотя каждый почерк имеет свои особенности, узнаём мелодию в различной аранжировке и т.д. Эта способность человека и получила название феномена восприятия. Человек умеет на основании опыта вырабатывать и новые понятия, обучаться новой системе классификации. Например, при обучении различению рукописных знаков ученику показывают рукописные знаки и сообщают, каким буквам они соответствуют, то есть к каким классам эти знаки относятся; в результате у него вырабатывается умение правильно классифицировать знаки.
Считают, что восприятие осуществляется при помощи сети нейронов . Модель восприятия (персептивная модель) может быть представлена в виде трёх слоев нейронов: рецепторного слоя ( S ), слоя преобразующих нейронов ( А ) и слоя реагирующих нейронов ( R ) ( рис. ). Нейрон (согласно наиболее простой модели Мак-Каллока - Питса)- это нервная клетка, которая имеет несколько входов и один выход. Входы могут быть либо возбуждающие, либо тормозные. Нейрон возбуждается и посылает импульс в том случае, если число сигналов на возбуждающих входах превосходит число сигналов на тормозных входах на некоторую величину, называемую порогом срабатывания нейрона. В зависимости от характера внешнего раздражения в S -слое образуется некая совокупность импульсов (сигналов), которые, распространяясь по нервным путям, достигают нейронов А -слоя, где в соответствии с совокупностью пришедших импульсов образуются новые импульсы, поступающие на входы нейронов R -слоя. В нейронах А -слоя суммируются входные сигналы с одним и тем же коэффициентом усиления (возможно с разными знаками), в нейронах же R -слоя суммируются сигналы с различными как по величине, так и по знаку коэффициентами. Восприятие какого-либо объекта соответствует возбуждению определённого нейрона R -слоя. Считают, что коэффициент усиления реагирующих нейронов подобраны так, что различным объектам одного класса соответствуют совокупности импульсов, возбуждающие один и тот же нейрон R -слоя. Формирование нового понятия заключается в установлении коэффициента усиления соответствующего реагирующего нейрона.
В 1957 американский учёный Ф. Розенблатт построил техническую модель зрительного анализатора, названную им П. 'Марк-1'. В П. 'Марк-1' моделью рецепторного нейрона служил фотоэлемент , моделью преобразующего нейрона - пороговый элемент с коэффициентом усиления |1, а моделью реагирующего нейрона - пороговый элемент с настраиваемыми коэффициентами. Входы пороговых элементов А -слоя соединялись с фотоэлементами случайно. П. Розенблатта предназначался для работы в режиме эксплуатации и режиме обучения. В режиме эксплуатации П. классифицировал предъявленные ему ситуации; если из всех R -элементов возбуждался только Ri -элемент, то ситуация относилась к i -тому классу. В ходе обучения по последовательности предъявляемых для обучения примеров вырабатывались коэффициент усиления пороговых элементов R -слоя.
П. 'Марк-1' был первой из немногих технических моделей восприятия. В дальнейшем процесс восприятия исследовался методами моделирования на ЦВМ. В 60-х гг. П., или персептивными схемами, стали называть модели восприятия, в которых различают три части: воспринимающую часть, преобразующую часть и реагирующие пороговые элементы. Воспринимающая часть ставит в соответствие каждому объекту вектор , который преобразующей частью переводится в вектор . Вектор относят к j -тому классу, если соответствующая взвешенная сумма реагирующего Rj -элемента превосходит его порог срабатывания. Математическое исследование персептронных схем связано с задачей обучения распознаванию образов , где выясняется, как должна быть построена преобразующая часть и каков алгоритм установления коэффициента усиления R -элементов в режиме обучения.
Лит.: Розенблатт Ф., Принципы нейродинамики, пер. с англ., М., 1965; Минский М., Пейперт С., Персептроны, пер, с англ., М., 1971; Вапник В. Н., Червоненкис А. Я., Теория распознавания образов, М., 1974.
В. Н. Вапник.