>>162308912 (OP)
Обосал и убил твою семью

Опа вчера был такой

>>162308912 (OP)
мастер на все руки
Дрочить и срать одновременно

Перцептрон, или персептрон(англ. perceptron от лат. perceptio — восприятие; нем. Perzeptron) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом(кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.

Перцептрон состоит из трёх типов элементов, а именно: поступающие от датчиков сигналы передаются ассоциативным элементам, а затем реагирующим элементам. Таким образом, перцептроны позволяют создать набор «ассоциаций» между входными стимуламии необходимой реакцией на выходе. В биологическом плане это соответствует преобразованию, например, зрительной информации в физиологический ответ от двигательных нейронов. Согласно современной терминологии, перцептроны могут быть классифицированы как искусственные нейронные сети:

с одним скрытым слоем;

с пороговой передаточной функцией;

с прямым распространением сигнала.

На фоне роста популярности нейронных сетей в 1969 году вышла книга Марвина Минского и Сеймура Паперта, которая показала принципиальные ограничения перцептронов. Это привело к смещению интереса исследователей искусственного интеллекта в противоположную от нейросетей область символьных вычислений. Кроме того, из-за сложности математическогоисследования перцептронов, а также отсутствия общепринятой терминологии, возникли различные неточности и заблуждения.

Впоследствии интерес к нейросетям, и в частности, работам Розенблатта, возобновился. Так, например, сейчас стремительно развивается биокомпьютинг, который в своей теоретической основе вычислений, в том числе, базируется на нейронных сетях, а перцептрон воспроизводят на основе бактериородопсин-содержащих пленок.

В 1943 году в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети. В частности, ими была предложена модель искусственного нейрона. Дональд Хебб в работе «Организация поведения» 1949 года описал основные принципы обучения нейронов.

Эти идеи несколько лет спустя развил американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт. Он предложил схему устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном». Перцептрон передавал сигналы от фотоэлементов, представляющих собой сенсорное поле, в блоки электромеханических ячеек памяти. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с принципами коннективизма. В 1957 году в Корнеллской Лаборатории Аэронавтики было успешно завершено моделирование работы перцептрона на компьютере IBM 704, а два года спустя, 23 июня 1960 года в Корнеллском университете, был продемонстрирован первый нейрокомпьютер — «Марк-1», который был способен распознавать некоторые буквы английского алфавита.

Чтобы «научить» перцептрон классифицировать образы, был разработан специальный итерационный метод обучения проб и ошибок, напоминающий процесс обучения человека — метод коррекции ошибки. Кроме того, при распознании той или иной буквы перцептрон мог выделять характерные особенности буквы, статистически чаще встречающиеся, чем малозначимые отличия в индивидуальных случаях. Тем самым, перцептрон был способен обобщать буквы, написанные различным образом (почерком), в один обобщённый образ. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера, расположенные со сдвигом или поворотом, нежели те, которые использовались на этапе её обучения.

Отчёт по первым результатам появился ещё в 1958 году — тогда Розенблаттом была опубликована статья «Перцептрон: Вероятная модель хранения и организации информации в головном мозге». Но подробнее свои теории и предположения относительно процессов восприятия и перцептронов он описывает 1962 году в книге «Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга». В книге он рассматривает не только уже готовые модели перцептрона с одним скрытым слоем, но и многослойных перцептронов с перекрёстными (третья глава) и обратными (четвёртая глава) связями. В книге также вводится ряд важных идей и теорем, например, доказывается теорема сходимости перцептрона.

ВОТ ПОСРАЛ-ТО
Вот посрать-то.

Элементарный перцептрон состоит из элементов трёх типов: S-элементов, A-элементов и одного R-элемента. S-элементы — это слой сенсоров или рецепторов. В физическом воплощении они соответствуют, например, светочувствительным клеткам сетчатки глаза или фоторезисторам матрицы камеры. Каждый рецептор может находиться в одном из двух состояний — покоя или возбуждения, и только в последнем случае он передаёт единичный сигнал в следующий слой, ассоциативным элементам.

A-элементы называются ассоциативными, потому что каждому такому элементу, как правило, соответствует целый набор (ассоциация) S-элементов. A-элемент активизируется, как только количество сигналов от S-элементов на его входе превысило некоторую величину θ. Таким образом, если набор соответствующих S-элементов располагается на сенсорном поле в форме буквы «Д», A-элемент активизируется, если достаточное количество рецепторов сообщило о появлении «белого пятна света» в их окрестности, то есть A-элемент будет как бы ассоциирован с наличием/отсутствием буквы «Д» в некоторой области.

Сигналы от возбудившихся A-элементов, в свою очередь, передаются в сумматор R, причём сигнал от i-го ассоциативного элемента передаётся с коэффициентом {\displaystyle w_{i}}. Этот коэффициент называется весом A—R связи.

Так же как и A-элементы, R-элемент подсчитывает сумму значений входных сигналов, помноженных на веса (линейную форму). R-элемент, а вместе с ним и элементарный перцептрон, выдаёт «1», если линейная форма превышает порог θ, иначе на выходе будет «−1». Математически, функцию, реализуемую R-элементом, можно записать так:

{\displaystyle f(x)=\operatorname {sign} (\sum _{i=1}^{n}w_{i}x_{i}-\theta )}

Обучение элементарного перцептрона состоит в изменении весовых коэффициентов {\displaystyle w_{i}} связей A—R. Веса связей S—A (которые могут принимать значения {−1; 0; +1}) и значения порогов A-элементов выбираются случайным образом в самом начале и затем не изменяются. (Описание алгоритма см. ниже.)

После обучения перцептрон готов работать в режиме распознавания или обобщения. В этом режиме перцептрону предъявляются ранее неизвестные ему объекты, и перцептрон должен установить, к какому классу они принадлежат. Работа перцептрона состоит в следующем: при предъявлении объекта возбудившиеся A-элементы передают сигнал R-элементу, равный сумме соответствующих коэффициентов {\displaystyle w_{i}}. Если эта сумма положительна, то принимается решение, что данный объект принадлежит к первому классу, а если она отрицательна — то ко второму.

>>162308912 (OP)
ВЕЩИ-ВЕЩИ-ВЕЩИ
@
БРЯ-А-А
@
МОЗЬ МОНТАНА

Это правда она?

>>162308912 (OP)
ТЕРПЕНИЕ И ДИСЦИПЛИНА
Захотеть срать как только сел в автобус, протерпеть час поездки на ебически трясущемся пазике, дойти (около 1,5км) от остановки до дома и с облегчением взойти на белый трон.

>>162309111
Чек

>>162311304
Чек

>>162310338
Раз брухля есть - значит она.

>>162308912 (OP)
ВОВАН
Посрать , измазаться своим говном и подрочить.