Методы с использованием нейронных сетей типа неокогни-
трон.
Сети типа неокогнитрон [6–8] являются продолжением суще-
ствовавшей ранее сети когнитрон [5]. В отличие от персептрона при-
менение неокогнитрона ограничено задачами анализа и распознавания
изображений.
Изначально неокогнитрон был представлен как модель нейронной
сети зрительной системы, имеющая иерархическую многослойную
структуру согласно классической гипотезе Хубеля и Вайзеля о зри-
тельной системе приматов.
Неокогнитрон состоит из слоев
S
-
элементов (простых элементов)
и
C
-
элементов (составных элементов), расположенных поочередно и
образующих иерархию. Иными словами, несколько стадий нейронной
сети, каждая из которых состоит из
S
-
и
C
-
слоя, соединены в каскад.
В то время как
S
-
элементы с переменными связями реализуют
выделение признаков,
C
-
элементы, входные связи которых фиксиро-
ваны и не подлежат оптимизации, обеспечивают инвариантность от-
носительно позиции шаблона внутри его чувствительной области. Для
высшей стадии нейронной сети
C
-
элементы реализуют функцию рас-
познавания, значение которой представляет собой результат распозна-
вания изображения.
Структура неокогнитрона представлена на рис. 1. Входные данные
поступают на слой ввода (слой фоторецепторов)
U
0
.
Слой выделения контраста
U
G
состоит из двух плоскостей эле-
ментов, oдна из которых содержит концентрические чувствительные
области элементов, а другая — периферийные (нецентральные) чув-
Рис. 1. Структура неокогнитрона
230
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
