<Desc/Clms Page number 1>
Elektrischer Zuordner mit Lerncharakter und Verfahren zur automatischen Zeichenerkennung
EMI1.1
<Desc/Clms Page number 2>
Signalen (z. B. binäre"l") gleichzeitig auch die entsprechende Nein-Aussage zu verwenden, d. h. die Eingabe kontradiktorisch vorzunehmen.
Die Erfindung wird im folgenden an Hand der Figuren beispielsweise erläutert.
Die Schaltung gemäss der Erfindung wird im folgenden der Einfachheit halber als "Lernmatrix" bezeichnet.
Fig. 1 zeigt schematisch den Aufbau einer derartigen Matrix. Dabei ist die Aufgabe gestellt, die vier willkürlich angenommenen Gestalten am Kopf der Fig. 1 zu "lernen". Was unter "lernen" zu verstehen ist, wird durch die folgende Beschreibung erklärt. Die angenommenen Gestalten bestehen jeweils aus sechs Flächenelementen, die entweder schwarz oder weiss sein können. Die sechs binären Aussagen
EMI2.1
EMI2.2
EMI2.3
lernen. Dies geschieht dadurch, dass die vier Gestalten nacheinander durch das Facettenauge mit den sechs Photowandlern 1 - 6 betrachtet und gleichzeitig die Lernmatrix durch äussere Betätigung des zugehörigen Schalters b... b die Bedeutung der momentan betrachteten Gestalt gelehrt wird. Die sechs Photowandler haben je zwei Ausgänge ; die Signale werden also kontradiktorisch angeboten.
Die Ausgänge sind so geschaltet, dass, wenn das Flächenelement y schwarz ist, ey = 1 und ey = 0, und wenn das Flächenelement y weiss ist, ey = 0 und y = l ist.
Die binär-variablen 1 und 0 sagen aus, dass die zugehörige Leitung in geeigneter Weise durch elektrische Ströme oder Spannungen beeinflusst oder nicht beeinflusst wird. An den Kreuzungspunkten zwischen
EMI2.4
bene Zuordnung zwischen b und {e} wiederspiegelt.
In der Kannphase ist dann die Lernmatrix in der Lage, entweder nach Eingabe des Satzes Eigenschaften {e} die zugehörige Bedeutung b oder nach Eingabe der Bedeutung b den Satz Eigenschaften {e} zu liefern, u. zw. folgendermassen : {e} b : Wird das Facettenauge auf eine beliebige der Gestalten 1 - 4 gerichtet, so dass einer der erlern- ten Sätze {e} in die Lernmatrix eingegeben wird, so fliessen in die vier zugeordneten Relais B1 bis B4 verschieden starke elektrische Ströme. Dasjenige Relais, welches der vorliegenden Ge- stalt (bzw. ihrer Bedeutung) entspricht, erhält den stärksten Strom und zieht zuerst an. Dadurch schliesst sich der zugehörige b-Kontakt. Eine-nicht gezeichnete-Rückkopplung bewirkt, dass alle andern B-Relais nicht mehr anziehen können (s. z. B.
Fig. 6). Dadurch wird die Eindeutig- keit der Aussage erzwungen. fel-b : Wird einer der b-Kontakte von aussen betätigt, so kann an den e-Ausgängen (durch nicht ge- zeichnete Strommesser) der Satz Eigenschaften abgenommen werden. Funktionell heisst dies, dass nach Aufruf der Bedeutung b die zugehörigen Eigenschaften {e} angegeben werden können.
Fig. 1 zeigt lediglich eine leicht verständliche Darstellung der Lernmatrix, deren Möglichkeiten jedoch weitergehen. Mit der Lernmatrix sollen nicht organische Schaltungen nachgeahmt werden, sondern Zweck ist es, anorganische Schaltungsstrukturen für Lernvorgänge zu finden.
In der Lernmatrix der Fig. 1 schneiden sich zwei Leitungsbündel e und b, an deren Schnittpunkten sich, wie gesagt, bedingte Reflexe bilden können. Die Eigenschaften der bedingten Reflexe werden an Hand der schematischen Fig. 2 gezeigt, wobei irgendein Schnittpunkt zwischen den Signalleitungen e und b betrachtet wird.
EMI2.5
<Desc/Clms Page number 3>
Zu Beginn der Lernphase besteht zwischen e und b keine leitende Verbindung; der Leitwert ist also 0.
Im Schnittpunkt wird jedoch geprüft, ob e ein Kennzeichen für b ist ("Indizprüfung"). Wird dies erkannt, so wird zwischen e und b ein Leitwert eingeschaltet. Zur Beurteilung, ob e ein Kennzeichen für b ist, kann die übliche Korrelationsfunktion nicht verwendet werden, u. zw. deshalb, weil die beiden Signale b i und e nicht gleichwertig sind.
Die beiden Antivalenzen e ; 0' b, nämlich e = l und b = 0, und e = 0 und b = 1, haben ganz verschie- dene Bedeutung.
Im ersten Falle hat eine andere Bedeutung b die Eigenschaft e (vgl. Fig. 1), was den Leitwert nicht verändern darf, im zweiten Falle zeigt sich, dass die Bedeutung b im vorliegenden Beobachtungsfalle nicht mit der Eigenschaft e verknüpft ist und deshalb ein eventuell existierender Leitwert verringert wer- den muss.
Man braucht daher eine andere Funktion als Korrelationsfunktion, die sich möglichst eng an die realisierbaren Verfahren für den Aufbau bedingter Reflexe anlehnen soll. Hiefür wird in der vorliegenden
Beschreibung die Bezeichnung 0... "Indiz" verwendet. Das Indiz ist dann ein Mass dafür, mit welcher
Wahrscheinlichkeit man auf Grund der bisherigen Beobachtungen bei erneuter Beobachtung der Eigen- schaft e auf eine Bedeutung b schliessen kann.
Es soll also gelten :
EMI3.1
Hiebei bedeutet n (b) eine vorgebbare Anzahl von Beobachtungen, bei denen die Bedeutung b gelehrt wurde. n (e & b) ist die Anzahl der beobachteten Koinzidenzen zwischen e und b, und n (e- & b) die Anzahl der beobachteten Koinzidenzen zwischen und b, beide gezählt unter den letzten n (b) Beobachtungen von b.
Demzufolge wird im allgemeinen n (e & b) + n (e & b) = n (b) sein.
Ausnahme sind möglich, wenn die Eigenschaften e nicht mit Sicherheit festgestellt werden können.
EMI3.2
EMI3.3
EMI3.4
Die Berechnung des Indiz wird mit Fig. 3 erläutert. In Abhängigkeit von i, der laufenden Nummer der Beobachtung, sind binäre Signale e und b angenommen.
In. Beispiel sind von i = 1 bis i = 10 e und b statistisch unabhängig, von i = 11 bis i = 24 e und b identisch.
An Koinzidenzen treten auf : e & b für i = 4,6, 8,11, 14,15, 16,18 und 21,
EMI3.5
Im vorliegenden Beispiel ist angenommen, dass n (b) = 4 Koinzidenzen gefordert werden, um das Indiz a = +1 zu ergeben, also es für glaubwurdig zu halten. Für jede Beobachtung (mit der laufenden Nummer 1) werden nun die letzten n (b) = 4 Beobachtungen von b herangezogen ; z. B. werden nach i = 8 die Erfahrungen von i = 3,4, 6 und 8 zu Rate gezogen. Von diesen 4 Beobachtungen ergeben sich 3 Koinzidenzen mit e = 1, nämlich i = 4,6 und 8 und eine Koinzidenz mit e = 1, nämlich i = 3, so dass sich das Indiz zu
<Desc/Clms Page number 4>
EMI4.1
errechnet.
Zu Anfang der Betrachtungen (i < 6) liegen noch keine n (b) = 4 beobachteten Fälle von b vor.
Trotzdem muss zur Berechnung von a mit n (b) = 4 dividiert werden. Dies ist sinnvoll, weil noch zu wei nige Beobachtungen vorliegen, um bereits ein glaubwürdiges Indiz bilden zu können. Die Wahl von n (b), also der Anzahl von erforderlichen Koinzidenzen, bis das Indiz als glaubwürdig angesehen wird, ist abhängig von der Realisierung des bedingten Reflexes und von der Ansteuerung der bedingten Reflexe, kann also bei der Lernmatrix weitgehend vorgegeben werden. Welche Zahl für n (b) zweckmässigerweise gewählt wird, hängt hauptsächlich davon ab, wie glaubwürdig die einzelnen Beobachtungen sind.
In manchen Anwendungen kann bereits eine einzige Beobachtung das Indiz 0 = +1 ergeben, in andern Fällen sind die Beobachtungen und damit der eingegebene Satz Eigenschaften {e} gestört, so dass erst eine grö- ssere Anzahl von Koinzidenzen zu einem sicheren Indiz führen dürften.
Mit Fig. 2c wird gezeigt, wie der zwischen den Leitungen e und b einzuschaltende Leitwert G durch
EMI4.2
entweder ein monotoner Anstieg (ct) bis Gmax oder ein zunächst langsamer, dann rascher Anstieg bis zur
Sättigung bei Gmax erfolgen (8), oder aber es kann G bei einem kritischen Wert ak unstetig von G = 0 auf Gmax springen (y). Die Kennlinien und noch mehr y haben eine Schwelle, welche das Indiz über- schreiten muss, bevor es als bedeutungsvoll angesehen wird ("unterschwellige" Erfahrungen).
Im Beispiel von Fig. 3 sind die beiden Signale e und b zwischen i = 1 und i = 10 voneinander statistisch unabhängig, ab i = 11 sind sie identisch. Das Indiz erreicht jedoch nicht sofort für i = 11 seinen
Maximalwert a = +1, sondern erst nach einer Reihe weiterer Beobachtungen, im gezeigten Beispiel nach i = 16. Erst nach einer bestimmten, ununterbrochenen Anzahl von Koinzidenzen (e & b) besteht eine ge- wisse Sicherheit für das Indiz. Dies führt dazu, dass eine Reihe von Beobachtungen, z. B. Aia = 16-10 = 6 verstreicht, bevor das Indiz glaubwürdig ist. Diese Anzahl A ia hängt davon ab, wie häufig b beobachtet wird, welcher Wert n (b) gewählt wurde (entsprechend der Glaubwürdigkeit der Einzelbeobachtung), von welchem Wert das Indiz zufällig startet, im Beispiel von a = 1/2 für i = 10.
Fig. 4 zeigt das Verhalten des bedingten Reflexes beim Zerfall des Indiz.
In Fig. 4a ist die betrachtete Folge für e und b dargestellt. Bis zu einer bestimmten Beobachtung Z treten nur Koinzidenzen e & b auf, aber keine Anti-Koinzidenzen e & b. Bis Zl muss also a = +1 sein.
Nach Z entstand durch unbekannte Ursachen ausserhalb der Lernmatrix zwischen e und b eine andere Ver- knüpfung. Entsprechend der Beziehung (Gleichung 2)
EMI4.3
sinkt a allmählich ab. im Beispiel bis auf den Minimalwert a = -1. Auch hier können einige Beobachtungen verstreichen, bis sich der Zerfall des Indiz bemerkbar macht, im Beispiel. 6. iz = 2.
Fig. 4b zeigt den Unterschied zwischen reversiblem und irreversiblem Verhalten beim Zerfall des Indiz. Wenn der bedingte Reflex sich reversibel verhält, dann gelten die Kennlinien von Fig. 4b (links) in beiden Richtungen, d. h. beim Aufbau und beim Zerfall des Indiz.
Ist der bedingte Reflex jedoch irreversibel, so gelten die Kennlinien nur für den Aufbau, für den Zerfall jedoch andere. Eine teilweise Irreversibilität zeigt die Kennlinie 8 in Fig. 4b (rechts). Nach Ab-
EMI4.4
als seiner Zunahme beim Aufbau entspricht (B1). Ein solches Verhalten kann sich beispielsweise bei Verwendung ferromagnetischer Bauelemente auf Grund der Hysteresis-Eigenschaften ergeben.
Eine vollständige Irreversibilität zeigt das Kennlinienpaar y,y in Fig. 4b (rechts). Nachdem das Indiz a und der Leitwert G ihre Maximalwerte einmal erreicht haben, nimmt G nicht mehr ab, obwohl a abnimmt. Ein solches Verhalten kann sich bei der elektrochemischen Realisierung bedingter Reflexe ergeben..
Eine vollständige Irreversibilität führt dazu, dass die Lernmatrix nur eine einzige Mannigfaltigkeit von Gestalten lernen kann, danach aber für alle weiteren Beobachtungen unbrauchbar ist. Dieses vollständig irreversible Verhalten erlaubt auch nicht, allmählichen Veränderungen der beobachteten Gestalten zu folgen, also umzulernen. Bei manchen Anwendungen der Lernmatrix wird es jedoch zweckmässig
<Desc/Clms Page number 5>
sein, wenn die Lernmatrix allmählichen Änderungen der Gestalten folgen kann. (Dann kann natürlich nicht mehr zwischen"Lernphase"und"Kannphase"unterschieden werden.) Für solche Anwendungen (mit
Umlernen) müssen die bedingten Reflexe reversibel arbeiten (Fig. 4b, links).
Bei andern Anwendungen kann es auch zweckmässig sein, wenn die Lernmatrix"vergessen"kann.
Vergessen heisst, dass, wenn in der Folge von Beobachtungen (z. B. Fig. 4a) eine spezielle Bedeutung b sehr lange nicht mehr vorkommt, die zugeordneten bedingten Reflexe allmählich verblassen und b für andere Eindrücke frei wird.
Die Lernmatrix hat die Möglichkeit des"Memorierens". Haben die einzelnen bedingten Reflexe die
Eigenschaft, dass aufgebaute Leitwerte (Fig. 2) nach längerer Zeit wieder zerfallen, so kann man in Ru- hezeiten die verschiedenen Bedeutungen b aufrufen und zugehörigen Leitwerte (durch äussere Ansteuerung) regenerieren.
Nach Beendigung der Lernphase, also in der Kannphase, wird die Lernmatrix auch als Bedeutungs- matrix bezeichnet. Die Bedeutungsmatrix ist eine spezielle Zuordnerschaltung, welche erlaubt, zu einem beobachteten Satz Eigenschaften {e} diejenige Bedeutung (von einer Anzahl erlernter Bedeutungen) aus- zuwählen, welche die grösste Ähnlichkeit (s. weiter unten) mit dem beobachteten Satz Eigenschaften {e} hat. Das Prinzip der Bedeutungsmatrix soll mit Fig. 5 erklärt werden. Die Bedeutungsmatrix enthält Leit- werte G in einer solchen Anordnung, wie sie den vier Gestalten von Fig. 1 bzw. dem Satz Gleichungen (1) entsprechen. Der Einfachheit halber wird angenommen, dass alle Leitwerte G gleich sind.
Wird ein Satz Eigenschaften {e} angeboten (z. B. infolge Beobachtung einer der vier Gestalten von
Fig. 1), so wird dies in Fig. 5 so dargestellt, dass für jede einzelne der Eigenschaften 1... 6 entweder an den Eingang ey oder an den Ingang dey eine Spannung U angelegt wird. Nimmt man der Einfachheit halber an, der elektrische Widerstand der Relais B...
B sei vernachlässigbar klein, so fliessen zunächst - folgende Ströme :
EMI5.1
<tb>
<tb> in <SEP> Relais <SEP> B <SEP> I-3. <SEP> U. <SEP> G
<tb> in <SEP> Relais <SEP> B2 <SEP> 12 <SEP> = <SEP> 6. <SEP> U. <SEP> G
<tb> inRelaisB <SEP> I-2. <SEP> U. <SEP> G <SEP>
<tb> in <SEP> Relais <SEP> B" <SEP> I" <SEP> = <SEP> 3. <SEP> U. <SEP> G
<tb>
Demnach fliesst durch Relais B2 der stärkste Strom, es zieht am schnellsten an und schliesst damit den Kontakt b2. Hat dieser geschlossen, so wird das relativ schnelle Trennrelais T betätigt. Dieses trennt die e-Eingänge von der Spannung U ab. Dadurch wird die Aussage der Bedeutungsmatrix eindeutig.
Die Relais mit ihrer langsamen mechanischen Funktion sind nur beispielsweise zur Erläuterung gewählt ; sie können durch geeignete elektronische Schaltelemente ersetzt werden. Hiezu sind beispielsweise Transi- stor-RUckkopplungsschaltungen geeignet oder aber Tunnel-Dioden.
Im Beispiel von Fig. 5 wurde angenommen, dass ein Satz Eigenschaften {e} angeboten wird, welcher exakt einer der erlernten Bedeutungen, im Beispiel b, entspricht. Hätte der angebotene Satz Eigenschaften {e} nicht exakt einer der erlernten Bedeutungen entsprochen, sondern nur ungefähr, so wäre von der Bedeutungsmatrix diejenige Bedeutung ausgewählt worden, welche die"grösste Ähnlichkeit"mit dem angebotenen Satz {e} hat. Zur quantitativen Beurteilung der Ähnlichkeit kann die Theorie der Codierung zu Rate gezogen werden.
Zur Codierung von N verschiedenen Gestalten braucht man mindestens
EMI5.2
Binärelemente. Hiebei bedeutet Id N den Logarithmus zur Basis 2 (Logarithmus dualis, ld N = 3, 32 log10 N)
EMI5.3
unterscheiden sich manche Codewörter nur in emem einzigen Binärelement ; die Verfälschung eines einzigen Binärelementes führt meist zu einem falsch decodierten Zeichen. Man kann jedes Codewort als einen Eckpunkt eines Würfels im n1-dimensionalen Nachrichtenraum auffassen. Hiebei sind die meisten Eckpunkte besetzt. Demzufolge findet man-von einem speziellen Eckpunkt (Codewort) ausgehend - im Abstand einer Würfelkante einen andern besetzten Eckpunkt (Codewort). Ein solcher Vorrat an Codewörtern hat die "Hamming-Distanz" eins.
Verwendet man nicht nur die Mindestzahl von n, = [ld N] Binärelementen, so kann man Codewörter bilden, die eine grössere Hamming-Distanz als eins haben. Die korrekten Codewörter unterscheiden sich
<Desc/Clms Page number 6>
dann in mehr als einem einzigen Binärzeichen. Bei Verwendung solcher Codes mit grösserer Hamming-
Distanz kann man Fehler in Codeworten erkennen oder gar korrigieren ("prufbare"oder"korrigierbare"
Codes). Das Prinzip bei der Decodierung gestörter Codewörter ergibt sich aus Fig. 6. Ausgegangerf wird wieder von den vier Gestalten von Fig. 1.
Eliminiert man das Flächenelement y = 6, welches für die Unterscheidung bedeutungslos ist, so kann man entsprechend den Gleichungen (1) die vier Gestalten durch die Codewörter
EMI6.1
<tb>
<tb> bu <SEP> == <SEP> 0 <SEP> 0 <SEP> 0 <SEP> 0 <SEP> 0 <SEP>
<tb> b <SEP> = <SEP> 0 <SEP> 1 <SEP> 0 <SEP> 1 <SEP> 1 <SEP>
<tb> bs <SEP> = <SEP> 1 <SEP> 0 <SEP> 1 <SEP> 0 <SEP> 1 <SEP>
<tb> b4 <SEP> = <SEP> 1 <SEP> 11 <SEP> 1 <SEP> 0 <SEP>
<tb>
beschreiben (s. Fig. 6a).
Wie die"Unterscheidungsmstrix", Fig. 6b, zeigt, unterscheidet sich hiebei jedes ungestörte Codewort von jedem andern in mindestens drei, teilweise sogar vier Binärzeichen. Wird nun der Bedeutungsmatrix ein gestörtes Codewort, z. B. entsprechend dem Satz Eigenschaften tell in Fig. 6c angeboten, so unterscheidet sich dieses von den korrekten Gestalten bzw. Codewörtern bl - b4 in mehreren Binärzeichen.
Am ähnlichsten ist fell 1 mit bl (ein Binärelement Unterschied), am nächst ähnlichsten ist es mit bs (zwei Binärelemente Unterschied). Normalerweise wird die Störung eines einzigen Binärelementes wahrscheinlicher sein als die Störung zweier Eigenschaften. Man wird deshalb annehmen können, dass fell wahrscheinlich b entspricht. Demzufolge wird gesetzt :
EMI6.2
Die Überlegungen an Hand der Fig. 5 lassen erkennen, dass die Bedeutungsmatrix sofort die Bedeutung der"ähnlichsten"Gestalt liefert. Fig. 6d zeigt einen Sonderfall. Der Satz Eigenschaften lue12 unterscheidet sich von b und b jeweils um zwei Eigenschaften. In diesem Fall besteht zu b und b gleiche Ähnlichkeit.
Durch einfache elektrische Massnahmen an der Bedeutungsmatrix kann eine der drei folgenden Verhaltensformen erzwungen werden : a) Die Bedeutungsmatrix zeigt eine beliebige der beiden gleichwerten Aussagen an. b) Die Bedeutungsmatrix zeigt die häufiger vorkommende der beiden Aussagen an. c) Die Bedeutungsmatrix zeigt die Unmöglichkeit der eindeutigen Aussagen an.
Codes mit grösserer Hamming-Distanz ermöglichen mehrere Alternativen bei der Decodierung. Beispielsweise erlaubt eine (Mindest-) Hamming-Distanz d = 5 alternativ
4 Fehler zu erkennen und 0 Fehler zu korrigieren, oder 3 Fehler zu erkennen und 1 Fehler zu korrigieren, oder 2 Fehler zu erkennen und 2 Fehler zu korrigieren.
Allgemein kann man bei Codes mit einer Hamming-Distanz d maximal d/2 - 1 bzw. (d - 1)/2 Fehler korrigieren, je nachdem ob d geradzahlig oder ungeradzahlig ist.
An sich enthalten die Schaltungen gemäss Fig. 1 und 5 eigentlich einen um den Faktor 2 zu hohen
EMI6.3
eingegeben wird und sich demzufolge auch nur die Hälfte der Schnittpunkte ergibt. Dies erkennt man an Fig. 1 bei der Annahme, dass eine weitere Gestalt vorkommt, nämlich in welcher alle sechs Flächenelemente schwarz sind. Offensichtlich würde (ohne kontradiktorische Eingänge) die Beobachtung dieser Gestalt alle andern Bedeutungen vortäuschen. Deshalb kann man normalerweise nicht auf die kontradiktorische Eingänge verzichten.
Ausnahmen sind möglich, wenn a) die Gestalten so normiert sind, dass die Anzahlen der schwarzen Flächenelemente gleich sind, oder b) in der Matrix die Leitwerte sinngemäss abgestuft sind, oder c) bei der Aussteuerung der Bedeutungsmatrix e = 0 nicht "keine Aussage" bedeutet (wie in Fig. 5), sondern mit Sicherheit das Gegenteil von e = 1.
<Desc/Clms Page number 7>
Schaltungen unter Verwendung bedingter Reflexe wurden schon untersucht. Die neue Art der Zusam- menschaltung von bedingten Reflexen zur Lernmatrix unterscheidet sich wesentlich von früher diskutier- ten Strukturen.
Das Prinzip der Lernmatrix wurde schon mit Fig. 1 erläutert, die jedoch eine wesentliche Vereinfai chung enthält. Für die einzelnen Eigenschaften e wurden nur die zwei Möglichkeiten
EMI7.1
<tb>
<tb> weiss <SEP> er <SEP> = <SEP> 0 <SEP> (ter <SEP> = <SEP> 1) <SEP> oder
<tb> schwarz'7 <SEP> = <SEP> 1 <SEP> (ëy <SEP> = <SEP> 0) <SEP>
<tb>
EMI7.2
<Desc/Clms Page number 8>
ist. Fliessen durch die elektrochemisch wirksame Bromit-Schicht Ströme, so bilden sich Silberf den von der Kathode zur Anode. Die Anode verwandelt sich hiebei teilweise in Silberhalogenid, bis metallischer Kontakt erzielt ist. Bevor dies der Fall ist, lässt sich die Reaktion bis zu einem gewissen Grad rückgängig machen. Dies gelingt noch sicherer, wenn die zweite Elektrode z. B. aus Graphit besteht.
Es hat sich gezeigt, dass man bei diesem Verfahren durch Elektrizitätsmengen in der Grössenordnung von pC, die in Zeiträumen von msec durch die Kontaktstelle geschickt werden, den Übergangsleitwert von grössenordnungsmässig tiS auf S vergrössern kann. Dieser Leitwert ist (wenn Elektronenleitung eingetreten ist) irreversibel.
Fig. 9c zeigt ein Beispiel eines Nassverfahrens, bei welchem Tantalmetall, das mit Tantalpentoxyd tiberzogen ist, und als Gegenelektrode Graphit verwendet werden. Die Anordnung befindet sich in einem geeigneten Elektrolyten. Der Leitwert zwischen den Elektroden entsteht dadurch, dass die schlechtleitende Tantalpentoxydschicht durch Impulse geeigneter'Polarität abgebaut werden kann. Die Realisierung durch das Nassverfahren ist voraussichtlich reversibel.
Bei beiden Realisierungen der Lemmatrix durch elektrochemische Prozesse muss man beachten, dass unerwünschte Verkopplungen zwischen den Zeilen und Spalten vermieden werden. b) Mit Strukturspeichern, z. B. ferromagnetischen Materialien, können bedingte Reflexe in verschiedener Weise realisiert werden. Man kann entweder verzweigte Flüsse verwenden (Transfluxor) oder einfache Ringkerne. Gemeinschaftlich ist diesen Anordnungen, dass die bedingten Reflexe reversibel sind, was für manche Anwendungen zweckmässig ist. Mit Fig. 10 soll das Prinzip der Realisierung eines bedingten Reflexes mit einem einfachen Ringkern schematisch dargestellt werden. Hiebei ist es möglich, die in Fig. 1 dargestellten Kreuzungspunktpaare eb und eb mit einem einzigen Kern zu verwirklichen.
Den Ringkern durchsetzen - ähnlich wie bei Ringkernspeichern - zwei Drähte, der e-Draht und der bDraht. In der Lernphase soll der Kern entweder in den Zustand B = Br oder in den Zustand B =-Br gebracht werden, je nachdem, ob Koinzidenzen e & b oder Koinzidenzen e & b auftreten. Diese Forderung kann so erfüllt werden, dass, wenn b = 1 ist, durch die b-Leitung ein kurzdauerndes (usec) bipolares Impulspaar mit der Amplitude +1/2. Im und -1/2. Im geschickt wird. Hiebei ist Im der zur Sättigungsfeldstärke Hm gehörige Strom. Durch Impulse 1/2. Im allein darf der magnetische Zustand des Materials (B) nicht bleibend verändert werden. Je nachdem, ob e = 0 oder e = l ist, wird durch die e-Leitung der Strom ie = -1/2. Im oder ie = +1/2. Im geschickt.
Je nach der Art der Koinzidenz wird der Kern also folgendermassen verändert : Koinzidenz e & b : B wird vergrössert, mehrere Koinzidenzen e & b erzeugen B +ber.
Koinzidenz e & b : B wird verkleinert, mehrere Koinzidenzen e & b erzeugen B =-Br.
Um welchen Betrag AB jede Koinzidenz die Induktion B verändert, hängt im wesentlichen von der Zeitdauer der bipolaren Impulse durch die b-Leitung ab. Damit ist auch n (b) beeinflussbar.
In den Fig. 11 - 14 sind einige Beispiele für das Einschreiben in Ferritkern-Lernmatrices dargestellt.
Fig. 11 zeigt einen Ausschnitt aus einer Ringkernmatrix mit je einer Zeilen- und Spaltenwicklung und einer Inhibitionswicklung. Über die Zeilenwicklung wird ein Halbstrom grosser Dauer (einige sec), tiber die Spaltenwicklung Halbströme geringer Dauer geschickt, die so dosiert sind, dass eine kleine irreversible Flussänderung im ausgewählten Kern stattfindet.
Gemäss Fig. 12 ist im Kreuzungspunkt ein Ringkern mit einer Eingangswicklung, die über eine Diode mit dem zugehörigen Zeilen- und Spaltendraht verbunden ist, vorgesehen. Bei Markierung von Zeilenund Spaltendraht fliesst über die Diode ein Stromimpuls, dessen Dauer und Amplitude von den Markierbedingungen abhängt. Nach Fig. 13 erhält jeder Speicherkern einen Treiberkem, der im Koinzidenzverfahren angesteuert wird und beim Magnetisieren einen Impuls an den Speicherkern gibt, der bei diesem eine vorgegebene irreversible Flussänderung verursacht.
Fig. 14 zeigt die Verwendung eines Transfluxors mit Flussbegrenzung. Der Zeilendraht umläuft den einen Steuersteg, der Spaltendraht den andern. Über den Spaltendraht wird ein Impuls hoher Stromamplitude, aber niedriger Dauer geschickt. Dieser verursacht bei allen Kernen eine teilweise Ummagnetisierung am Steg 1-2. Nur bei dem Kern, dessen Steg 2 durch einen Zeilenstromimpuls blockiert ist, findet eine teilweise Ummagnetisierung des eigentlichen Speicherkernes statt.
Zur Rückstellung der Speicherkerne kann jeder Speicherkern eine RUckstellwicklul1g besitzen, wobei die Wicklungen entweder parallel oder in Reihe geschaltet sind. Durch Anlegen eines Impulses geigneten Spannungszeitintegrals kann man die Kerne entweder ganz oder teilweise in den Ruhezustand zurück- stellen.
Jeder Kern kann aber auch zwei Rtickstellwicklungen besitzen, die dann nach Spalten zusammengefasst und jeweils parallelgeschaltet sind, wofür Fig. 15 ein Beispiel zeigt. Bei Koinzidenz von Il und v
<Desc/Clms Page number 9>
wird erst der Kern uv nach einem der oben genannten Verfahren zum Einschreiben ein Stück in positiver
Richtung ummÅagnetisiert. Anschliessend werden auf die Rückstellwicklungen der Kerne der Zeile j. t und der Spalte v RUckstellimpulse gegeben, deren Amplitude so gewählt ist, dass die Flussänderung im Kern uu, der ja zwei Rückstellimpulse erhält, niedriger ist als die vorhergegangene positive Flussänderung.
@ Treten diese RUckstellimpulse gleichzeitig auf, so wird der Kern nicht doppelt, sondern nur einfach zurückgestellt.
Bei diesem Verfahren muss die Flussänderung beim Rückstellen wesentlich kleiner sein als beim Ein- schreiben in Vorwärtsrichtung. Dies erhöht die Zahl der notwendigen unterscheidbaren Stufen.
Es ist daher zweckmässig, pro Zeile und pro Spalte eine Zähldrossel anzuordnen, die bei jedem Einschreibimpuls in die zugeordnete Zeile bzw. Spalte eine bestimmte Flussänderung erfährt und die nach einer bestimmten einstellbaren Zahl von Impulsen in den Zustand positiver Sättigung gelangt. Fig. 16 zeigt eine derartige Schaltung mit Zähldrosseln.
Diese Impulszahl ist gleich dem Verhältnis der positiven Flussänderung eines Speicherkernes im Ko- inzidenzfall zur gewünschten Flussänderung im Antlvalenzfall. Gelangt der Zählkern in die positive Sät- tigung, so wird in an sich bekannter Weise ein RUckstellvorgang angestossen, der den Zustand negativer
EMI9.1
RUckstellwicklungen der Speicherkernegebener Amplitude bewirkt.
In der Kannphase soll - im Gegensatz zum normalen Betrieb der Ringkeme als Speicher - nichtzerstörend gelesen werden. Hiezu bieten sich zwei Möglichkeiten : a) Ausnutzung der Abhängigkeit der reversiblen Permeabilität vom Speicherinhalt gemäss Fig. 17, b) Anwendung eines Transfluxorprinzips, was in Fig. 18 und 19 dargestellt ist.
Die erstere Möglichkeit erlaubt ein paralleles Auslesen aller Speicher. Dies erfordert nur einen Lesestromgenerator, für sämtliche Speicher der Matrix, jedoch pro Speicherelement eine Auswerteeinrichtung.
Bei der zweiten Möglichkeit kann man auch parallel auslesen ; sie gestattet jedoch darüber hinaus, das Koinzidenzverfahren für das Auslesen anzuwenden. Hier werden also m + n Lesestromschalter, jedoch nur eine Auswerteeinrichtung benötigt.
Um nichtzerstörend zu lesen, kann man auch durch die e-Leitung einen hochfrequenten Strom kleiner Amplituden I, schicken. Dessen Phasenlage sei kennzeichnend für das beachtete e, u. zw. für {e} = 0 sei die Phasenlage von I,... < (w) = 0, und für {e} = 1 sei die Phasenlage von Iw... < P (w) = +#/2.
Dieser Hf-Strom mit der Frequenz ú. induziert (wegen der Nichtlinearität der Permeabilität) in der b-Leitung unter anderem eine Spannung mit der Frequenz 2#. Deren Phasenlage ist abhängig von der
EMI9.2
Wie{e} = felerlernt ist, dann ist cP (2ú. J) = +'11'/2
Der einfachen Darstellung halber ist die Phasendrehung gemäss u = w. F. dB/dt in Fig. 10 vernachlässigt.
Längs der b-Leitung addieren sich demnach mehrere Teilspannungen der Frequenz 2#, teils mit der Phasenlage +3/2'11'teils mit der entgegengesetzten Phasenlage +ir/2. Diejenige b-Leitung, deren erlern-
EMI9.3
Frequenz 2w und der Phasenlage +3/2 7r. Diese kann, z. B. mit Hilfe eines Ringmodulators, in einfacher Weise gemessen werden. Durch eine Schaltung ähnlich Fig. 5 kann die Eindeutigkeit der Aussage erzwungen werden.
Die Lernmatrix stellt ein neues Schaltungsprinzip der Nachrichtentechnik dar und besitzt eine Vielfalt von Anwendungsmöghchkeiten. a) Automatische Zeichenerkennung : Während bei den bisher bekannten Verfahren der automatischen Zeichenerkennung die zu erkennenden Zeichen im allgemeinen vorausbekannt sein mussten, ermöglicht die Lernmatrix die Konstruktion von Automaten, welche ohne Eingriff in die Schaltung verschiedene Zeichen erlernen können, z. B. verschiedene Schrifttypen, griechische oder cyrillische Schriftzeichen usw.
Die Sätze Eigenschaften {e} (Fig. 1), welche der Lernmatrix eingegeben werden, müssen nicht den Schwärzungen bestimmter Flächenpunkte entsprechen, sondern können ebenso andern Symptomen, z. B.
<Desc/Clms Page number 10>
Formkriterien, entsprechen. Die Erkennung von Handschrift kann durch Verwendung geschichteter Lern- matrizenermöglicht werden. b) FUr die automatische Spracherkennung bestand bisher eine scheinbar unüberwindliche Schwierigkeit darin, dass die individuellen Unterschiede zwischen den einzelnen Sprechen zu gross waren und deshalb die informationstragenden Kennzeichen der Sprache nicht extrahiert werden konnten. Lernmatrizen bieten die Möglichkeit, sich den individuellen Eigenschaften anzupassen. Beispielsweise während der Anrede "Meine Damen und Herren".
Für diese Anwendungen müssen die Lernmatrizen reversibel sein. c) Das automatische Wortverständnis erleichtert die Herstellung von Kurzfassungen eines Aufsatzes ebenso wie die automatische Übersetzung einer Sprache in eine andere. Durch geschichtete Lernmatrizen (ähnlich Fig. 8) können bisher unbekannte Worte dem Wortschatz des Automaten einverleibt werden. d) Dem Wiederauffinden von Informationen werden durch die Lernmatrix neue Wege eröffnet. Während bisher gespeicherte Informationen über ihre Adresse aufgerufen werden mussten (und diese also bekannt sein musste), erlaubt die Lernmatrix den Aufruf der gespeicherten Information auf Grund des semantischen Inhalts. Die Lernmatrix ähnelt hierin der mechanischen Randlochkarte.
An normale Speicher gibt man den Auftrag :"Aufschreibe Speicherzelle Nr.... ; an Lernmatrizenkann man den Auftrag ge-
EMI10.1
Anwendung dürften meist irreversible Lernmatrizen zweckmässig sein. e) In der Verfahrenstechnik, Maschinensteuerung und Verkehrssteuerung kann das optimale Verhalten von menschlichen Lehrmeistern durch Automaten erlernt werden. Hiebei ist {e} kennzeichnend fUr die äussere Situation und b die zu ergreifende Massnahme.
Einige weitere denkbare Anwendungen sind :
Wettervorhersage : {e} ist Klimasituation, b ist Prognose (reversibel).
Chemische Analyse : fel sind Messergebnisse, b ist Analyse (irreversibel).
Medizinische Diagnose : fel sind Symptome, b ist Diagnose (irreversibel oder reversibel).
Wie bereits oben. gesagt, kann die hier beschriebene Lernmatrix zur automatischen Zeichenerkennung verwendet werden. Unter Zeichen sollen im folgenden Zeichen im allgemeinen Sinne verstanden werden, z. B. sichtbare (optische) oder hörbare (akustische) oder andere durch die Sinnesorgane bzw.
Wandlerelemente feststellbare Erscheinungskomplexe.
Vor der Beschreibung einer automatischen Zeichenerkennung mittels eines Lernsystems gemäss der oben beschriebenen Erfindung sollen noch einige grundsätzliche Hinweise auf automatische Zeichenerkennung gegeben werden.
Der wesentliche Vorgang bei der Erkennung von Zeichen ist, dass ein Satz irgendwelche Eigenschaften des vorliegenden Zeichens mit den entsprechenden Eigenschaftssätzen von Idealzeichen verglichen wird und dem Zeichen dann diejenige Bedeutung zugeordnet wird, für welche der Satz Eigenschaften des Idealzeichens die grösste Ähnlichkeit mit dem Satz des vorliegenden Zeichens hat.
Die Eigenschaftssätze müssen zweckmässigerweise so ausgewählt werden, dass sie gegenüber den auftretenden Gestaltsveränderungen möglichst invariant sind, jedoch eine sichere Unterscheidung zwischen den verschiedenen möglichen Zeichen sicherstellen. Hiefür sind auch schon verschiedene Verfahren bekanntgeworden.
Man kann-nun diese Verfahren folgendermassen schematisieren : Gegeben ist eine Anzahl von Sätzen von Eigenschaften y, welche durch die Bedeutung b der erkennbaren Zeichen gekennzeichnet sind ; man kann also folgende Tabelle aufstellen :
EMI10.2
<tb>
<tb> Bedeutung <SEP> Satz <SEP> von <SEP> Eigenschaften
<tb> b1 <SEP> Ell <SEP> = <SEP> ei2= <SEP> l <SEP> 13=1..... <SEP>
<tb> b2 <SEP> 21= <SEP> ? <SEP> 22= <SEP> l <SEP> 23=1..... <SEP>
<tb> bm <SEP> Eml <SEP> m2=0 <SEP> Enj3=0..... <SEP>
<tb>
<Desc/Clms Page number 11>
EMI11.1
gelten kann.
Ferner ist nun ein Satz momentan empfangener Zeichen
EMI11.2
gegeben und man muss diejenige Bedeutung bn suchen, für welche sich die beste Übereinstimmung zwi-
EMI11.3
EMI11.4
ergibt.
Hiebei kann man entweder eine vollständige Übereinstimmung fordern, nämlich
EMI11.5
EMI11.6
EMI11.7
EMI11.8
EMI11.9
<tb>
<tb>
;, <SEP> fub1 <SEP> #11 <SEP> #12 <SEP> #13 <SEP> ..... <SEP> #1n
<tb> b2 <SEP> #21 <SEP> #22 <SEP> #23 <SEP> ..... <SEP> #2n
<tb> b <SEP> # 1 <SEP> # 2 <SEP> # 3 <SEP> ..... <SEP> # n
<tb> bm <SEP> Em1 <SEP> ml <SEP> #m3 <SEP> ..... <SEP> #mn
<tb>
EMI11.10
<Desc/Clms Page number 12>
EMI12.1
<tb>
<tb> Besonb1 <SEP> e11 <SEP> e12 <SEP> ..... <SEP> e1v <SEP> ..... <SEP> e1n
<tb> b2 <SEP> e21 <SEP> e22 <SEP> ..... <SEP> e2v <SEP> ..... <SEP> e2n
<tb> b <SEP> e 1 <SEP> e 2 <SEP> ..... <SEP> e v <SEP> ..... <SEP> e n
<tb> bm <SEP>
<tb>
em1 em2 ..... emv ..... emni Als Lemmatrix kann man die oben beschriebene Korrelationsmatrix für Folgen binärer Signale mit
Ferritkernen verwenden.
Diese hat die Eigenschaft, dass, wenn in wiederholten Belehrungsgängen zwei binäre Eingangssignale x und xss immer wieder korreliert auftreten, die"Korrelationsfunktion"KB gegen"l"geht. Sind die beiden Signale xa und xss jedoch statistisch voneinander unabhängig oder gar legiert korreliert, dann geht die entsprechende Korrelationsfunktion K., gegen "0".
Die Anwendung der Lernmatrix für die lernfähige automatische Zeichenerkennung wird an Hand der
Fig. 20 erläutert. Die binären Signale e,, e... en werden sowohl in normaler als auch in negierter
Form in-die Korrelationsmatrix der Fig. 20 gegeben. Zu jedem Satz e, i"e., Z.,... er, in wird jeweils die Bedeutung b. 1 in binärer Form eingegeben.
Wird dieser Belehrungsvorgang für die verschiedenen in
Frage kommenden Bedeutungen mehrmals wiederholt, so bilden sich Korrelationen zwischen den Bedeu- @ tungen b und den Signalen eg p, u. zw.
EMI12.2
EMI12.3
jedoch auch darauf hingewiesen, dass, wenn die Eigenschaften e, welche eine bestimmte Bedeutung b kennzeichnen, sich im Laufe der Zeit ändern, das Lernsystem diesem Wandel unter Umständen folgen kann, im Gegensatz zu einem starren System. Hiezu muss die Korrelationsmatrix in den Fällen, in denen vorliegende Zeichen nicht dem bisherigen Schema entsprechen, erneut belehrt werden. Hiefür sind drei Wege denkbar :
1. Es wird eine neue Lernphase wie beschrieben durchgeführt.
2. Wenn die vorgelegten Zeichen sich nur allmählich ändern und das Lernsystem so organisiert ist, dass es keine vollständige Übereinstimmung erfordert, so kann durch eine Rückkopplung vom wahrscheinlichst richtigen Ausgang auf den b-Eingang der Lernmatrix des Lernsystems sich den wechselnden Zeichenformen anpassen.
3. Zeitlich oder räumlich aufeinanderfolgende Zeichen mit den Eigenschaften e sind meist nicht statistisch unabhängig voneinander, sondern sind mehr oder weniger stark korreliert. Man kann also aus der zeitlichen oder räumlichen Umgebung des Zeichens seine vermutliche Bedeutung, z. B. mit Hilfe einer Lehrmatrix für Wörter, ableiten. Gibt man diese vermutliche Bedeutung auf den e-Eingang der Lernmatrix, so bilden sich auch meist richtige Korrelationen. Die beiden letzten Verfahren können natürlich auch kombiniert auftreten.
EMI12.4
usw. identifiziert werden, also die zugehörige Bedeutung bil gefunden werden, so kann entweder die vollständige Koinzidenz aller Werte x entsprechend den Korrelationen Kv bzw. K.,'gesucht werden, oder aber nur stärkste Übereinstimmung.
Im ersten Fall prüft man sämtliche in der Korrelations-
EMI12.5
EMI12.6
EMI12.7
die grösste Anzahl vorkommender Koinzidenzen aufweist. Zur Realisierung einer Mehrheitslogik eignen sich besonders die nichtlinearen Eigenschaften ferromagnetischer Materialien.
In der Kannphase wird also durch inversen Betrieb das Lernsystem als Erkennungssystem benutzt, indem aus den Eigenschaftssätzen die Bedeutung eines zu erkennenden Zeichens folgt. Ist mit der Lern-
<Desc/Clms Page number 13>
EMI13.1