Модель распознавателя первичных признаков (примитивов) восприятия реализует обучение первых слоев распознавателей, имеющий доличностный механизм (без учителя) распознавания. Первые слои - древние эволюционные образования, последние слои - самые свежие в эволюционном плане. Слои растут из глубины кора снаружу, т.е. с каждым новым достижением эволюции добавляется поверх коры новый слой, имеющий более сложные по функции распознаватели.

Доступен свободно исходный код модели.

Слои созревают строго поочередно, так же примерно следуя последовательности эволюции вида. В нейронном слое, до его функционального созревания как элемента, способного к импульсной активности, сначала прорастают аксоны, следуя меткам, ветвятся дендриты, стремясь в области предшествующего поля, где есть импульсная активность (которая так же оставляет метки). В слое есть нейроны - будущие распознаватели (те, что прорастили аксоны в следующие слои) и нейроны с короткими аксонами (вставочные), устанавливающие тормозные синапсы и обеспечивающие взаимное торможение в данном слое, которое делает активность более контрастной. Эти вставочные нейроны так же ветвят дендриты в сторону имеющейся активности и готовы к созреванию одновременно с будущими распознавателями.

В отличие от условия образований связи при неспецифическом воздействии системы значимости, в древнем слое неспецифические условия создаются во время созревания слоя. И связи устанавливаются между одновременно активными нейронами. Во время созревания нейроны. не имеющие связей, оказываются в стадии пейсмеккерной активности (начинаю спонтанно возбуждаться). При наличие образа в поле восприятия, устанавливаются соответствующие связи.

Кроме того, устанавливаются связи между активными распознавателями и так же созревающими тормозными вставочными нейронами.

Если распознаватель молчит, установив уже некоторые связи, но находясь в режиме не узнавания образа, то вставочные нейроны, выходы которых уже ранее установили с ним связи, но еще не имевшие связей своих входов и поэтому продолжающие спонтанно возбуждаться (оказывая некоторое тормозное воздействие), то эти вставочные нейроны образуют свои связи с активными элементами рецепторного поля, тем самым фиксируя отрицательное воздействие для образа, которые не распознается, тем самым усиливая функцию распознания.

Вот эти моменты и демонстрируются предлагаемой моделью, в которой рецепторное поле контрастирует образ тем, что выделяет из него только то, что превышает порог срабатывания нейронов. Поэтому будет имитироваться некий набор выделенных, контрастных примитивов, которые случайным образом возникают в восприятии (на самом деле в акте восприятия в каждый данный момент преобладают некие характерные для него примитивы, что значительно облегчает формирование специфики распознавателей).

Возбуждающая связь воздействует одной единицей действия (1), тормозящая - одной отрицательной единицей (-1). Сумма воздействий сравнивается с порогом распознавателя и если она превышает его, выдается сигнал: ДА! это - тот образ, иначе – сигнал: НЕТ! это - не тот образ.

Обучение распознавателя пояснено непосредственно текстом на страницен модели.

Значение "Порог распознавания" задается по результатам обучения в единицах действия (насколько единиц возбуждающих связей превышает тормозные). Это важная характеристика распознавателя (порог срабатывания нейрона при воздействии суммарных сигналов входов). Уменьшение порога изменяет результат распознавания так, что распознанным будет считаться ранее несущественное, и возникнет ложное распознавание (галлюцинация).

Следует иметь в виду следующее.

1. Распознавание, как правило, не бывает досконально точным, и даже некоторая несхожесть с идеальным образом, все же, может давать достаточно верный практически результат распознавания.

2. Распознается только статическое изображение и при его сдвиге распознавания не будет. Чтобы распознавалось независимо от положения изображения на сетке, нужно сначала было бы обучить несколько распознавателей статическим картинкам в разных позициях, а затем обучить распознаватель более высокого уровня, чтобы при поступлении сигнала любого из предыдущих выдавался бы инвариантный позиции сигнал распознавания. В случае персептронов такое осуществляется многослойным пересептроном, а данная модель имитирует работу только одного природного распознавателя – нейрона.