Language
Country/Area
No result found
من البسيط إلى المعقد: كيف يطور نظام ART الشبكات العصبية المتنوعة؟
يفترض نموذج ART أن التوقعات "من أعلى إلى أسفل" موجودة في شكل قوالب أو نماذج أولية للذاكرة، والتي تتم مقارنتها بالميزات الفعلية للكائن المتصور.
هذه المقارنة تنتج مقياسًا لدرجة الخصائص التصنيفية، وطالما أن الفرق بين الإدراك والتوقع لا يتجاوز عتبة محددة تسمى "معلمة التنبيه"، فسيتم اعتبار الكائن المدرك من الفئة المتوقعة. . عضو. ويقترح نظام ART حلاً لمشكلة "المرونة/الاستقرار"، أي التعلم التدريجي مع اكتساب المعرفة الجديدة دون تدمير المعرفة الموجودة.
نموذج التعلم
نظام ART الأساسي هو نموذج تعليمي غير خاضع للإشراف، والذي يتكون عادةً من حقل مقارنة وحقل التعرف، ويحتوي على الخلايا العصبية ومعلمات التنبيه ووحدة إعادة الضبط. يقبل حقل المقارنة متجه الإدخال وينقله إلى الخلية العصبية الموجودة في حقل التعرف التي تتطابق معه بشكل أفضل. تنتج الخلية العصبية المثالية لهذه المباراة إشارة سلبية، تعمل على تثبيط الخلايا العصبية الأخرى، بحيث يظهر مجال التعرف خصائص التثبيط الجانبي، مما يسمح لكل خلية عصبية بتمثيل فئة.
بعد الانتهاء من تصنيف متجه الإدخال، ستقوم وحدة إعادة الضبط بمقارنة قوة مطابقة التعرف مع معلمات التنبيه وتقرر ما إذا كانت ستبدأ التدريب بناءً على النتيجة.
إذا تجاوزت مطابقة التعرف معلمات التنبيه، سيبدأ التدريب وسيتم تعديل أوزان الخلايا العصبية الفائزة بالتعرف؛ وإذا فشلت في العبور، فسيتم تنفيذ عملية بحث لتعطيل الخلايا العصبية النشطة بالتعرف بشكل مستمر حتى يتم الحصول على تطابق تم العثور على تلبية لمعايير التنبيه. وتتأثر هذه العملية وتأثيراتها بشكل كبير بمعايير اليقظة، حيث تنتج معايير اليقظة العالية ذكريات مفصلة، بينما تنتج معايير اليقظة المنخفضة ذكريات أكثر عمومية.
طرق التدريب
توجد طريقتان رئيسيتان للتدريب للشبكات العصبية المعتمدة على ART: التعلم البطيء والتعلم السريع. تستخدم طرق التعلم البطيء المعادلات التفاضلية لحساب مقدار تعديل الأوزان، اعتمادًا على المدة التي يكون فيها متجه الإدخال موجودًا؛ يستخدم التعلم السريع المعادلات الجبرية لحساب تغييرات الوزن المطلوبة.
في حين أن التعلم السريع فعال وكفء في العديد من المهام، فإن أساليب التعلم البطيئة أكثر منطقية من الناحية البيولوجية ويمكن استخدامها للشبكات ذات الوقت المستمر.
أنواع مختلفة من أنظمة ART
أثناء تطور ART، ظهرت أنواع مختلفة، مثل ART 1 الذي يركز على الإدخال الثنائي وART 2 الذي يدعم الإدخال المستمر. ART 2-A هو نسخة مبسطة من ART 2، مع زيادة كبيرة في سرعة التشغيل. يعتمد ART 3 على ART 2 ويحاكي تنظيم النشاط المشبكي بواسطة النواقل العصبية الخارجية، مما يوفر آلية أكثر معقولية من الناحية الفسيولوجية لمنع الفئة التي تنتج إعادة ضبط عدم التطابق جزئيًا.
بالإضافة إلى أنواع ART الأساسية، هناك هياكل أخرى أكثر تعقيدًا، مثل Fuzzy ART وFusion ART وTopoART، وهي امتدادات لقنوات الأوضاع المتعددة مثل الصوت والصورة.
تحديات أنظمة الإنجاب المساعد
ومع ذلك، فإن الفئات التي تعلمها Fuzzy ART وART 1 تتأثر بشكل كبير بالترتيب الذي تتم به معالجة بيانات التدريب. حتى مع استخدام معدلات تعلم أبطأ، لا يمكن القضاء على هذا التأثير بشكل كامل، ويُعتقد أنه مجرد أثر جانبي للآلية التي تضمن التعلم المستقر لكلا الشبكتين. توفر شبكات ART الأحدث والأكثر تقدمًا مثل TopoART و Hypersphere TopoART حلاً دون النظر إلى الترتيب الذي يتم فيه إنشاء الفئات.
يمكن تلخيص هذه الشبكات في مجموعات، حيث لا يتأثر شكل المجموعات بالترتيب الذي يتم به إنشاء الفئات ذات الصلة.
مع تقدم العلوم والتكنولوجيا واستمرار المجتمع الأكاديمي في إجراء أبحاث متعمقة حول نظرية الإنجاب المساعد، فإن تطبيق هذا النموذج وتحسينه لا يزال مستمراً. كيف ستتمكن أنظمة ART المستقبلية من التكيف بشكل أكبر مع البيئات المعقدة لتعزيز تطوير التكنولوجيا الذكية؟
