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단순에서 복잡으로: ART 시스템은 어떻게 다양한 신경망을 발전시키는가?
인공지능 분야에서는 뇌의 정보처리를 탐구하는 모델로 적응공명이론(Adaptive Resonance Theory, ART)이 점차 주목을 받고 있다. Stephen Grossberg와 Gail Carpenter가 공동 창립한 이 이론은 지도 및 비지도 학습 방법을 활용하여 패턴 식별 및 예측 문제를 처리하는 인공 신경망 모델 제품군을 제공합니다. ART의 핵심 아이디어는 물체 인식과 인식이 일반적으로 "하향식" 관찰 기대와 "상향식" 감각 정보 간의 상호 작용의 결과라는 것입니다.
ART 모델은 '하향식' 기대치가 메모리 템플릿이나 프로토타입의 형태로 존재한다고 가정하고 이를 인지된 객체의 실제 특성과 비교합니다.
이 비교는 범주적 속성의 정도를 측정합니다. 인식과 기대 사이의 차이가 "경고도 매개변수"로 알려진 설정된 임계값을 초과하지 않는 한 인식된 개체는 원하는 범주에 속하는 것으로 간주됩니다. 회원. 따라서 ART 시스템은 "가소성/안정성" 문제에 대한 해결책, 즉 기존 지식을 파괴하지 않고 새로운 지식을 습득하면서 점진적인 학습을 제안합니다.
학습 모델
기본 ART 시스템은 비지도 학습 모델로, 일반적으로 비교 필드와 인식 필드로 구성되며 뉴런, 경고 매개변수 및 재설정 모듈을 포함합니다. 비교 필드는 입력 벡터를 받아들이고 이를 인식 필드에서 가장 잘 일치하는 뉴런으로 전송합니다. 이 일치의 최적 뉴런은 음의 신호를 출력하고 다른 뉴런을 억제하므로 인식 필드는 측면 억제의 특성을 나타내어 각 뉴런이 범주를 나타낼 수 있게 합니다.
입력 벡터 분류를 완료한 후 재설정 모듈은 인식 일치 강도를 경고 매개변수와 비교하고 결과에 따라 훈련을 시작할지 여부를 결정합니다.
인식 일치가 경고 매개변수를 초과하면 훈련이 시작되고 통과하지 못한 경우 승리한 인식 뉴런의 가중치가 조정되며 검색 프로세스가 수행되고 일치할 때까지 활성 인식 뉴런이 계속 비활성화됩니다. 경고 매개변수를 충족하는 항목이 발견되었습니다. 이 프로세스와 그 효과는 경계 매개변수에 의해 크게 영향을 받으며, 높은 경계 매개변수는 상세한 기억을 생성하고 낮은 경계 매개변수는 보다 일반화된 기억을 생성합니다.
훈련 방법
ART 기반 신경망에는 느린 학습과 빠른 학습이라는 두 가지 주요 훈련 방법이 있습니다. 느린 학습 방법은 미분 방정식을 사용하여 입력 벡터가 제시되는 시간에 따라 가중치 조정 정도를 계산하는 반면, 빠른 학습 방법은 대수 방정식을 사용하여 필요한 가중치 변화를 계산합니다.
빠른 학습은 많은 작업에서 효율적이고 효과적이지만 느린 학습 방법은 생물학적으로 더 신뢰할 수 있으며 연속 시간 네트워크에서 사용할 수 있습니다.
다양한 유형의 ART 시스템
ART가 발전하는 동안 다양한 유형이 파생되었습니다. 예를 들어 ART 1은 바이너리 입력에 초점을 맞추고 ART 2는 연속 입력을 지원합니다. ART 2-A는 ART 2의 간소화된 버전으로, 실행 속도가 크게 향상되었습니다. ART 3은 외부 신경 전달 물질에 의한 시냅스 활동 조절을 시뮬레이션하는 ART 2를 기반으로 하며 불일치 재설정을 생성하는 범주를 부분적으로 억제하는 보다 생리학적으로 합리적인 메커니즘을 제공합니다.
기본 ART 유형 외에도 사운드 및 이미지와 같은 다중 모드 채널로 확장되는 Fuzzy ART, Fusion ART 및 TopoART 등과 같은 더 복잡한 구조가 있습니다.
ART 시스템의 과제
그러나 Fuzzy ART와 ART 1에서 학습된 카테고리는 훈련 데이터가 처리되는 순서에 따라 큰 영향을 받습니다. 학습 속도가 느려지더라도 이 효과를 완전히 제거할 수는 없으며, 문제는 두 네트워크 모두 안정적인 학습을 보장하는 메커니즘의 부작용으로 여겨집니다. TopoART 및 Hypersphere TopoART와 같은 더욱 새롭고 발전된 ART 네트워크는 카테고리가 설정된 순서를 고려하지 않고 솔루션을 제공합니다.
이러한 네트워크는 클러스터로 요약될 수 있으며 클러스터의 모양은 관련 카테고리가 생성되는 순서에 영향을 받지 않습니다.
과학 기술의 발전과 학계의 ART 이론에 대한 심층적인 연구가 계속됨에 따라 이 모델의 적용과 개선은 여전히 진행 중입니다. 미래의 ART 시스템은 지능형 기술 개발을 촉진하기 위해 어떻게 복잡한 환경에 더욱 적응할 수 있습니까?
