| | Эти идеи несколько лет спустя развил американский [[нейрофизиолог]] [[Розенблатт, Фрэнк|Фрэнк Розенблатт]]. Он предложил схему устройства, [[Имитационное моделирование|моделирующего]] процесс [[органы чувств|человеческого восприятия]], и назвал его «перцептроном». Перцептрон передавал сигналы от [[фотоэлемент]]ов, представляющих собой сенсорное поле, в блоки электромеханических ячеек памяти. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с принципами [[коннективизм]]а. В [[1957 год]]у в Корнеллской лаборатории аэронавтики было успешно завершено моделирование работы перцептрона на компьютере [[IBM 704]], а два года спустя, [[23 июня]] [[1960 год]]а, в [[Корнеллский университет|Корнеллском университете]] был продемонстрирован первый [[нейрокомпьютер]] — «Марк-1», который был способен распознавать некоторые буквы английского алфавита<ref>{{Cite web |url=http://ei.cs.vt.edu/~history/Perceptrons.Estebon.html |title=Perceptrons: An Associative Learning Network |access-date=2008-05-02 |archive-date=2011-08-19 |archive-url=https://www.webcitation.org/613rF8fxO?url=http://ei.cs.vt.edu/~history/Perceptrons.Estebon.html |url-status=live }}</ref><ref>[http://www.e-ink.ru/article/iui/poavlenie_perceptrona.htm Появление перцептрона]{{Недоступная ссылка|date=Ноябрь 2018 |bot=InternetArchiveBot }}</ref>. | | Эти идеи несколько лет спустя развил американский [[нейрофизиолог]] [[Розенблатт, Фрэнк|Фрэнк Розенблатт]]. Он предложил схему устройства, [[Имитационное моделирование|моделирующего]] процесс [[органы чувств|человеческого восприятия]], и назвал его «перцептроном». Перцептрон передавал сигналы от [[фотоэлемент]]ов, представляющих собой сенсорное поле, в блоки электромеханических ячеек памяти. Эти ячейки соединялись между собой случайным образом в соответствии с принципами [[коннективизм]]а. В [[1957 год]]у в Корнеллской лаборатории аэронавтики было успешно завершено моделирование работы перцептрона на компьютере [[IBM 704]], а два года спустя, [[23 июня]] [[1960 год]]а, в [[Корнеллский университет|Корнеллском университете]] был продемонстрирован первый [[нейрокомпьютер]] — «Марк-1», который был способен распознавать некоторые буквы английского алфавита<ref>{{Cite web |url=http://ei.cs.vt.edu/~history/Perceptrons.Estebon.html |title=Perceptrons: An Associative Learning Network |access-date=2008-05-02 |archive-date=2011-08-19 |archive-url=https://www.webcitation.org/613rF8fxO?url=http://ei.cs.vt.edu/~history/Perceptrons.Estebon.html |url-status=live }}</ref><ref>[http://www.e-ink.ru/article/iui/poavlenie_perceptrona.htm Появление перцептрона]{{Недоступная ссылка|date=Ноябрь 2018 |bot=InternetArchiveBot }}</ref>. |
| | Чтобы «научить» перцептрон классифицировать образы, был разработан специальный итерационный метод обучения проб и ошибок, напоминающий процесс обучения человека — [[метод коррекции ошибки]]<ref name="learning">{{Cite web |url=http://www.iskint.ru/?xid=books%2Fsotnik%2F-part3 |title=Системы распознавания образов |access-date=2019-10-04 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171218141706/http://iskint.ru/?xid=books%2Fsotnik%2F-part3 |archive-date=2017-12-18 |url-status=dead }}</ref>. 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 [[Обобщение понятий|обобщать]] буквы, написанные различным образом (почерком), в один обобщённый образ. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надёжно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера, расположенные со сдвигом или поворотом, нежели у тех, которые использовались на этапе её обучения<ref name="invariant">Минский М., Пейперт С., с. 50.</ref>. | | Чтобы «научить» перцептрон классифицировать образы, был разработан специальный итерационный метод обучения проб и ошибок, напоминающий процесс обучения человека — [[метод коррекции ошибки]]<ref name="learning">{{Cite web |url=http://www.iskint.ru/?xid=books%2Fsotnik%2F-part3 |title=Системы распознавания образов |access-date=2019-10-04 |archive-url=https://web.archive.org/web/20171218141706/http://iskint.ru/?xid=books%2Fsotnik%2F-part3 |archive-date=2017-12-18 |url-status=dead }}</ref>. 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 [[Обобщение понятий|обобщать]] буквы, написанные различным образом (почерком), в один обобщённый образ. Однако возможности перцептрона были ограниченными: машина не могла надёжно распознавать частично закрытые буквы, а также буквы иного размера, расположенные со сдвигом или поворотом, нежели у тех, которые использовались на этапе её обучения<ref name="invariant">Минский М., Пейперт С., с. 50.</ref>. |