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De lo simple a lo complejo: ¿cómo evoluciona el sistema ART hacia redes neuronales diversas?
En el campo de la inteligencia artificial, la Teoría de Resonancia Adaptativa (TRA) ha atraído gradualmente la atención como modelo para explorar el procesamiento de la información cerebral. Fundada por Stephen Grossberg y Gail Carpenter, esta teoría proporciona una serie de modelos de redes neuronales artificiales que utilizan métodos de aprendizaje supervisados y no supervisados para procesar patrones. Problemas de identificación y predicción. El concepto central de ART es que el reconocimiento y la cognición de objetos suelen ser el resultado de la interacción entre las expectativas de observación "de arriba hacia abajo" y la información sensorial "de abajo hacia arriba".
El modelo ART supone que las expectativas "de arriba hacia abajo" existen en forma de plantillas de memoria o prototipos, que se comparan con las características reales del objeto percibido.
Esta comparación produce una medida del grado de propiedades categóricas, y mientras la diferencia entre la percepción y la expectativa no exceda un umbral establecido llamado "parámetro de alerta", el objeto percibido será considerado como de la categoría esperada. . miembro. El sistema ART propone así una solución al problema de “plasticidad/estabilidad”, es decir, un aprendizaje incremental adquiriendo nuevos conocimientos sin destruir los existentes.
Modelo de aprendizaje
El sistema ART básico es un modelo de aprendizaje no supervisado, que generalmente consta de un campo de comparación y un campo de reconocimiento, y contiene neuronas, parámetros de alerta y un módulo de reinicio. El campo de comparación acepta un vector de entrada y lo transfiere a la neurona en el campo de reconocimiento que mejor coincide con él. La neurona óptima para esta coincidencia emite una señal negativa, que inhibe a otras neuronas, de modo que el campo de reconocimiento exhibe las características de inhibición lateral, permitiendo que cada neurona represente una categoría.
Después de completar la clasificación del vector de entrada, el módulo de reinicio comparará la fuerza de la coincidencia de reconocimiento con los parámetros de alerta y decidirá si iniciar el entrenamiento en función del resultado.
Si la coincidencia de reconocimiento excede los parámetros de alerta, se iniciará el entrenamiento y se ajustarán los pesos de las neuronas de reconocimiento ganadoras; si no logra cruzar, se realizará un proceso de búsqueda para deshabilitar continuamente las neuronas de reconocimiento activas hasta encontrar una coincidencia que Se encuentra que cumple los parámetros de alerta. Este proceso y sus efectos se ven afectados significativamente por los parámetros de vigilancia: los parámetros de vigilancia altos producen recuerdos detallados y los parámetros de vigilancia bajos producen recuerdos más generales.
Métodos de entrenamiento
Hay dos métodos principales de entrenamiento para redes neuronales basadas en ART: aprendizaje lento y aprendizaje rápido. Los métodos de aprendizaje lento utilizan ecuaciones diferenciales para calcular cuánto se deben ajustar los pesos, dependiendo de cuánto tiempo esté presente el vector de entrada; el aprendizaje rápido utiliza ecuaciones algebraicas para calcular los cambios de peso requeridos.
Si bien el aprendizaje rápido es eficiente y efectivo en muchas tareas, los métodos de aprendizaje lento son biológicamente más plausibles y pueden utilizarse para redes de tiempo continuo.
Diferentes tipos de sistemas de TRA
Durante la evolución de ART, han surgido diferentes tipos, como ART 1, que se centra en la entrada binaria, y ART 2, que admite la entrada continua. ART 2-A es una versión optimizada de ART 2, con un aumento significativo en la velocidad de carrera. ART 3 se basa en ART 2 y simula la regulación de la actividad sináptica por neurotransmisores externos, proporcionando un mecanismo fisiológicamente más plausible para inhibir parcialmente la categoría que produce el restablecimiento del desajuste.
Además de los tipos ART básicos, existen otras estructuras más complejas, como Fuzzy ART, Fusion ART y TopoART, que son extensiones para canales de múltiples modos como sonido e imagen.
Desafíos de los sistemas de TRA
Sin embargo, las categorías aprendidas por Fuzzy ART y ART 1 se ven significativamente afectadas por el orden en que se procesan los datos de entrenamiento. Incluso utilizando velocidades de aprendizaje más lentas, este efecto no se pudo eliminar por completo y se pensó que era un efecto secundario del mecanismo que garantiza un aprendizaje estable para ambas redes. Las redes ART más nuevas y avanzadas, como TopoART y Hypersphere TopoART, proporcionan una solución sin tener en cuenta el orden en que se establecen las categorías.
Estas redes pueden resumirse en grupos, donde la forma de los grupos no se ve afectada por el orden en que se crean las categorías relevantes.
Con el avance de la ciencia y la tecnología y la continua investigación en profundidad de la comunidad académica sobre la teoría ART, la aplicación y mejora de este modelo aún continúa. ¿Cómo podrán los futuros sistemas ART adaptarse aún más a entornos complejos para promover el desarrollo de tecnología inteligente?
