Развитие представлений о персептронной сущности нейрона, критика, утверждение верности персептронной модели нейрона.
В 1943 году два исследователя, Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс, разработали модель нейрона, известную как Маккаллок-Питтсов нейрон. Эта модель была первой попыткой формализовать работу нервной системы и создать математическую модель нейрона.
Маккаллок и Питтс представили нейрон как простую функцию, которая принимает входные сигналы, взвешивает их и выдает выходной сигнал на основе определенного порога. Эта модель была бинарной: нейрон активировался только при достижении определенного порогового значения взвешенной суммы его входных сигналов.
В 1957 году Фрэнк Розенблатт предложил модель нейрона, названную "персептрон". Эта модель была вдохновлена Маккаллок-Питтсовым нейроном, но имела некоторые дополнительные возможности. В отличие от бинарной модели Маккаллок-Питтса, персептрон мог принимать входные сигналы с вещественными значениями и выдавать непрерывные выходные значения.
Персептрон состоял из нескольких входных сигналов, каждый из которых имел свой вес. Входные сигналы были взвешены, а их сумма была подвергнута активационной функции, которая определяла, активируется ли нейрон или нет. Розенблатт использовал математическую процедуру, называемую обратным распространением ошибки, для обучения персептрона на основе пар входных и выходных данных.
Первоначально персептрон был представлен как однослойная нейронная сеть, но в 1969 году Марвин Минский и Сеймур Паперт опубликовали книгу, в которой показали, что однослойный персептрон не может решать некоторые сложные задачи, такие как логическая операция XOR. Они показали, что для решения таких задач нужны более сложные сети с несколькими слоями.
Это привело к разработке многослойных персептронов и развитию глубокого обучения. В 1986 году Джеффри Хинтон и его коллеги предложили алгоритм обратного распространения ошибки для обучения многослойных нейронных сетей, что открыло новые возможности в области глубокого обучения.
Розенблатт представил простую модель персептрона, которая была способна решать линейно разделимые задачи. Однако, ограничения этой модели привели к резкому ослаблению интереса к нейронным сетям в научном сообществе.
Почему Розернблатт не смог защитить свою модель персептрона?
Розенблатт столкнулся с критикой и не смог защитить свою модель персептрона из-за нескольких причин. Основные проблемы, которые возникли, были связаны с ограничениями однослойного персептрона и ограниченными возможностями обучения.
Одна из причин заключалась в том, что однослойный персептрон не мог решить задачи, которые не могут быть линейно разделены. Например, персептрон не может решить задачу XOR, где нужно выполнить исключающее ИЛИ. Это было показано в работе Мински и Паперта в 1969 году.
Кроме того, у персептрона были ограничения в обучении. Алгоритм обратного распространения ошибки, который был разработан для обучения многослойных нейронных сетей, не мог быть применен к однослойному персептрону. Это ограничение ограничивало способность персептрона к обучению сложных задач.
Другой причиной было недостаточное количество вычислительных ресурсов и доступных данных на тот момент. Обучение нейронных сетей требует большого объема данных и вычислительных мощностей для эффективного обучения и достижения хороших результатов. В то время вычислительные ресурсы были ограничены, что затруднило дальнейшее развитие персептрона.
Кроме того, Розенблатт сам не смог обосновать математические основы своей модели и не представил общую теорию, которая бы объяснила принципы работы нейронных сетей. Это также привело к сомнениям и критике со стороны научного сообщества.
В результате этих ограничений и критики, модель персептрона была временно отвергнута в научном сообществе, и исследования в области нейронных сетей сосредоточились на других моделях и алгоритмах. Однако в последующие десятилетия нейронные сети и персептрон получили новую жизнь благодаря развитию глубокого обучения и доступности больших вычислительных ресурсов, что позволило решить множество сложных задач.
Но, пожалуй, главной причиной была ранняя смерть Розенблатта. Он просто не смог уделить необходимое время и усилия учету критических замечаний. Ы принципе он вполне могбы показать, как именно в мозге развиваются последовательности примитивов распознавания, от самых простейших до самых сложных образов (fornit.ru/460). Позже появилось много фактических данных исследований, показывающих именно такую структуру образов восприятия (fornit.ru/ax1-26).
Проблема XOR
Одной из первых замеченных и наиболее бросающийся в глаза проблемой оригинальной персептронной модели была невозможность решения простой проблемы XOR (схема элемента "исключающее ИЛИ"). Это привело к огромной критике и снижению интереса к нейронным сетям в целом.
Элемент, реализующий функцию XOR, не может быть создан с помощью одного однослойного персептрона. Однослойный персептрон может только разделить данные линейно, а XOR требует нелинейного разделения.
Этого было достаточно, чтобы скептики фактически затоптали идею персептронной модели нейрона. Многим исследователям, столкнувшимся с невероятной сложностью нейрона как клетки, которая имеет очень разный вид в разных частях мозга, просо казалось кощунственным попытка свести всю эту сложность к столь простой модели, это казалось недопустимо вульгарно. Эти исследователи не обладали достаточным схемотехническим мышлением, чтобы суметь отделить второстепенные особенности клетки-нейрона (метаболизм и конструктивные элементы) от его главной функциональной роли в нейросети как распознавателя профиля возбуждения на его входах.
При решении XOR с помощью комбинации двух персептронов можно создать структуру, в которой каждый из персептронов решает часть задачи. Например, первый персептрон может обучаться распознавать истинное значение для одной половины функции XOR, в то время как второй персептрон будет обучаться для второй половины. Затем результаты обоих персептронов комбинируются, чтобы дать итоговый результат для задачи XOR.
Другой подход - использование многослойного персептрона, такого как нейронная сеть прямого распространения, состоящая из скрытого слоя и выходного слоя. Многослойный персептрон способен улавливать сложные нелинейные зависимости в данных и может успешно решать проблему XOR.
Разделение путей развития моделей нейросетей
В 1986 году Румельхарт, Хинтон и Уильямс показали, что многослойный персептрон с использованием обратного распространения ошибки способен решать задачи, которые оригинальный персептрон не мог. Это привело к новому витку интереса к нейронным сетям и повлекло за собой интенсивные исследования в области глубокого обучения.
С течением времени персептронная модель нейрона стала основой для развития различных архитектур нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Они стали мощными инструментами в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и машинное обучение.
Но нейрофизиологи уже получили слишком большое количество теоретических работ, показывающих неверность использования персептрона в модели нейрона. Мало того, разделились мнения о том, что является основной функцией нейрона. Многие (и сегодня эту концепцию поддерживает К.В.Анохин) считают, что нейрон не занимается распознаванием сочетания активных сигналов на своем входе, а образ фиксируется на уровне генов нейрона.
Это привело к тому, что развитие нейронных сетей на основе персептронов пошло по пути создания искусственных распознавателей способами, далеких от того, что происходит в мозге (fornit.ru/6610), что еще больше укрепило мнение нейробиологов в неверности модели персептрона.
Современное состояние
С развитием компьютерных технологий и большим объемом данных нейронные сети стали применяться в широком спектре прикладных задач. Глубокие нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети, демонстрируют впечатляющие результаты в обработке изображений, распознавании речи, естественной обработке языка и других областях.
Эти устройства представляли собой идеальные специализированные распознаватели. Так, с помощью обучения на огромном числе картинок кожных новообразований, такой распознаватель быстрее, точнее и эффективнее опытных врачей идентифицировал тот тип новообразований, которому он был обучен.
Но в реальном мозге нет таких идеальных распознавателей, требующих для свой работы огромных вычислительных ресурсов. В мозге каждый нейрон - это далеко не идеальный однослойный персептрон с ограниченным динамическим диапазоном величины сигнала в каждому входу и неидеальным пороговом устройством теле нейрона (fornit.ru/6449). Но эти очень неидеальные сети составляют эффективную иерархию последовательностей примитивов распознавания, что позволяет формировать образы восприятия любой сложности без значительных затрат энергии и времени.
Современные представления о распознавательной функции нейрона базируются на его способности обрабатывать входные сигналы и генерировать соответствующий выход. Распознавательная функция нейрона может быть описана через такие ключевые характеристики, как весовые коэффициенты, функции активации и суммирование входных сигналов.
Весовые коэффициенты: Нейрон имеет весовые коэффициенты для каждого входного сигнала, которые отражают их относительную важность в обработке информации. Эти веса могут настраиваться в процессе обучения нейронной сети.
Суммирование входных сигналов: Нейрон суммирует взвешенные входные сигналы с учетом их весовых коэффициентов. Это создает взвешенную сумму, которая является частью распознавательной функции нейрона.
Функция активации: Распознавательная функция нейрона также включает функцию активации, которая преобразует взвешенную сумму в выходной сигнал, выполняя роль компаратора общей активности на взодах. Различные типы функций активации, такие как сигмоидальная, гиперболический тангенс или ReLU (Rectified Linear Unit), могут использоваться в зависимости от конкретной задачи.
Современные представления о распознавательной функции нейрона также учитывают важность контекста и связей между нейронами в нейронной сети. Так, нейронные сети распознают сложные нелинейные зависимости в данных благодаря последовательному активации множества нейронов через слои с различными функциями активации.
В целом, современные представления о распознавательной функции нейрона подчеркивают его способности к обработке информации с учетом весов входных сигналов и функций активации, что становится основой для конструирования сложных нейронных сетей для решения разнообразных задач в машинном обучении и искусственном интеллекте.
Оценить статью можно после того, как в обсуждении будет хотя бы одно сообщение.
Об авторе:Статьи на сайте Форнит активно защищаются от безусловной веры в их истинность, и авторитетность автора не должна оказывать влияния на понимание сути. Если читатель затрудняется сам с определением корректности приводимых доводов, то у него есть возможность задать вопросы в обсуждении или в теме на форуме. Про авторство статей >>.