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単純なものから複雑なものへ: ART システムは多様なニューラル ネットワークをどのように進化させるのか?
人工知能の分野では、脳の情報処理を探るモデルとして適応共鳴理論（ART）が徐々に注目を集めています。 Stephen Grossberg と Gail Carpenter によって創設されたこの理論は、教師あり学習と教師なし学習の方法を使用してパターンを処理する一連の人工ニューラル ネットワーク モデルを提供します。識別と予測の問題。 ART の中心的な概念は、物体の認識と認知は通常、「トップダウン」の観察期待と「ボトムアップ」の感覚情報の相互作用の結果であるということです。
ART モデルでは、「トップダウン」の期待が記憶テンプレートまたはプロトタイプの形で存在し、それが知覚されたオブジェクトの実際の特徴と比較されると想定しています。
この比較により、カテゴリ特性の程度が測定され、知覚と期待の差が「警告パラメータ」と呼ばれる設定されたしきい値を超えない限り、知覚されたオブジェクトは期待されたカテゴリのものであるとみなされます。 . メンバー。したがって、ART システムは、「可塑性/安定性」の問題に対する解決策、つまり、既存の知識を破壊することなく新しい知識を獲得しながらの漸進的な学習を提案します。
学習モデル
基本的な ART システムは教師なし学習モデルであり、通常は比較フィールドと認識フィールドで構成され、ニューロン、アラート パラメーター、リセット モジュールが含まれています。比較フィールドは入力ベクトルを受け入れ、それに最も一致する認識フィールドのニューロンに転送します。この一致に最適なニューロンは負の信号を出力し、それが他のニューロンを抑制するため、認識フィールドは側方抑制の特性を示し、各ニューロンがカテゴリを表すことができるようになります。
入力ベクトルの分類が完了すると、リセット モジュールは認識一致の強度をアラート パラメータと比較し、結果に基づいてトレーニングを開始するかどうかを決定します。
認識一致が警告パラメータを超えると、トレーニングが開始され、勝利した認識ニューロンの重みが調整されます。交差に失敗した場合は、一致するまでアクティブな認識ニューロンを継続的に無効にする検索プロセスが実行されます。アラートパラメータを満たすものが見つかりました。このプロセスとその効果は警戒パラメータによって大きく影響され、警戒パラメータが高いと詳細な記憶が生成され、警戒パラメータが低いとより一般的な記憶が生成されます。
トレーニング方法
ART ベースのニューラル ネットワークには、主に低速学習と高速学習の 2 つのトレーニング方法があります。低速学習法では、微分方程式を使用して、入力ベクトルが存在する時間の長さに応じて、重みをどの程度調整する必要があるかを計算します。一方、高速学習法では、代数方程式を使用して、必要な重みの変更を計算します。
高速学習は多くのタスクで効率的かつ効果的ですが、低速学習法は生物学的により妥当であり、連続時間ネットワークに使用できます。
さまざまなタイプの ART システム
ART の進化の過程で、バイナリ入力に重点を置いた ART 1 や連続入力をサポートする ART 2 など、さまざまなタイプが登場しました。 ART 2-A は ART 2 の合理化バージョンであり、実行速度が大幅に向上しています。 ART 3 は ART 2 に基づいており、外部神経伝達物質によるシナプス活動の調節をシミュレートし、ミスマッチ リセットを生成するカテゴリを部分的に抑制する、より生理学的に妥当なメカニズムを提供します。
基本的な ART タイプに加えて、サウンドや画像などの複数のモード チャネルの拡張機能である Fuzzy ART、Fusion ART、TopoART などのより複雑な構造もあります。
ART システムの課題
ただし、Fuzzy ART と ART 1 によって学習されるカテゴリは、トレーニング データが処理される順序によって大きく影響されます。より遅い学習率を使用しても、この効果は完全に排除できず、両方のネットワークの安定した学習を保証するメカニズムの副作用であると考えられました。 TopoART や Hypersphere TopoART などのより新しく高度な ART ネットワークは、カテゴリが確立される順序を考慮せずにソリューションを提供します。
これらのネットワークはクラスターにまとめることができ、クラスターの形状は関連するカテゴリが作成される順序によって影響を受けません。
科学技術の進歩と学術界によるART理論の継続的な徹底的な研究により、このモデルの応用と改善は現在も継続しています。将来の ART システムは、どのようにして複雑な環境にさらに適応し、インテリジェント テクノロジーの開発を促進できるのでしょうか?
