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Dal semplice al complesso: come il sistema ART sviluppa diverse reti neurali?
Nel campo dell'intelligenza artificiale, la teoria della risonanza adattiva (ART) ha gradualmente attirato l'attenzione come modello per esplorare l'elaborazione delle informazioni cerebrali. Fondata da Stephen Grossberg e Gail Carpenter, questa teoria fornisce una serie di modelli di reti neurali artificiali che utilizzano metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati per elaborare pattern. Problemi di identificazione e previsione. Il concetto fondamentale dell'ART è che il riconoscimento e la cognizione degli oggetti sono solitamente il risultato dell'interazione tra aspettative di osservazione "dall'alto verso il basso" e informazioni sensoriali "dal basso verso l'alto".
Il modello ART presuppone che le aspettative "dall'alto verso il basso" esistano sotto forma di modelli di memoria o prototipi, che vengono confrontati con le caratteristiche effettive dell'oggetto percepito.
Questo confronto produce una misura del grado di proprietà categoriali e, finché la differenza tra percezione e aspettativa non supera una soglia definita chiamata "parametro di allerta", l'oggetto percepito sarà considerato appartenente alla categoria prevista. . membro. Il sistema ART propone quindi una soluzione al problema "plasticità/stabilità", ovvero l'apprendimento incrementale acquisendo nuove conoscenze senza distruggere quelle esistenti.
Modello di apprendimento
Il sistema ART di base è un modello di apprendimento non supervisionato, che solitamente consiste in un campo di confronto e un campo di riconoscimento e contiene neuroni, parametri di avviso e un modulo di reset. Il campo di confronto accetta un vettore di input e lo trasferisce al neurone nel campo di riconoscimento che meglio gli corrisponde. Il neurone ottimale per questa corrispondenza emette un segnale negativo, che inibisce gli altri neuroni, cosicché il campo di riconoscimento mostra le caratteristiche dell'inibizione laterale, consentendo a ciascun neurone di rappresentare una categoria.
Dopo aver completato la classificazione del vettore di input, il modulo di reset confronterà l'intensità della corrispondenza del riconoscimento con i parametri di avviso e deciderà se avviare l'addestramento in base al risultato.
Se la corrispondenza di riconoscimento supera i parametri di avviso, inizierà l'addestramento e i pesi dei neuroni di riconoscimento vincenti verranno regolati; se non riesce ad attraversare, verrà eseguito un processo di ricerca per disattivare continuamente i neuroni di riconoscimento attivi fino a quando non verrà trovata una corrispondenza che soddisfa i parametri di avviso. Questo processo e i suoi effetti sono significativamente influenzati dai parametri di vigilanza: parametri di vigilanza elevati producono memorie dettagliate, mentre parametri di vigilanza bassi producono memorie più generali.
Metodi di allenamento
Esistono due metodi principali di addestramento per le reti neurali basate su ART: apprendimento lento e apprendimento veloce. I metodi di apprendimento lento utilizzano equazioni differenziali per calcolare di quanto devono essere modificati i pesi, a seconda della durata della presenza del vettore di input; l'apprendimento rapido utilizza equazioni algebriche per calcolare le variazioni di peso richieste.
Mentre l'apprendimento rapido è efficiente ed efficace in molti compiti, i metodi di apprendimento lento sono biologicamente più plausibili e possono essere utilizzati per reti a tempo continuo.
Diversi tipi di sistemi ART
Nel corso dell'evoluzione dell'ART sono emersi diversi tipi, come l'ART 1 focalizzato sull'input binario e l'ART 2 che supporta l'input continuo. ART 2-A è una versione semplificata di ART 2, con un notevole aumento della velocità di corsa. ART 3 si basa su ART 2 e simula la regolazione dell'attività sinaptica da parte di neurotrasmettitori esterni, fornendo un meccanismo fisiologicamente più plausibile per inibire parzialmente la categoria che produce il ripristino della mancata corrispondenza.
Oltre ai tipi ART di base, esistono altre strutture più complesse, come Fuzzy ART, Fusion ART e TopoART, che sono estensioni per canali multimodali come suono e immagine.
Le sfide dei sistemi ART
Tuttavia, le categorie apprese da Fuzzy ART e ART 1 sono significativamente influenzate dall'ordine in cui vengono elaborati i dati di addestramento. Anche utilizzando velocità di apprendimento più lente, questo effetto non poteva essere completamente eliminato e si pensava fosse un effetto collaterale del meccanismo che garantisce un apprendimento stabile per entrambe le reti. Le reti ART più recenti e avanzate, come TopoART e Hypersphere TopoART, forniscono una soluzione senza considerare l'ordine in cui vengono stabilite le categorie.
Queste reti possono essere riassunte in cluster, la cui forma non è influenzata dall'ordine in cui vengono create le categorie rilevanti.
Con il progresso della scienza e della tecnologia e la continua ricerca approfondita della comunità accademica sulla teoria ART, l'applicazione e il miglioramento di questo modello sono ancora in corso. In che modo i futuri sistemi ART saranno in grado di adattarsi ulteriormente ad ambienti complessi per promuovere lo sviluppo di tecnologie intelligenti?
