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Do simples ao complexo: como o sistema ART evolui várias redes neurais?
No campo da inteligência artificial, a Teoria da Ressonância Adaptativa (ART) tem gradualmente atraído atenção como um modelo para explorar o processamento de informações cerebrais. Fundada por Stephen Grossberg e Gail Carpenter, essa teoria fornece uma série de modelos de redes neurais artificiais que usam métodos de aprendizado supervisionados e não supervisionados para processar padrões. Problemas de identificação e predição. O conceito central da ART é que o reconhecimento e a cognição de objetos são geralmente o resultado da interação entre expectativas de observação "de cima para baixo" e informações sensoriais "de baixo para cima".
O modelo ART pressupõe que as expectativas "de cima para baixo" existem na forma de modelos de memória ou protótipos, que são comparados com as características reais do objeto percebido.
Esta comparação produz uma medida do grau de propriedades categóricas e, desde que a diferença entre a percepção e a expectativa não exceda um limite definido denominado "parâmetro de alerta", o objeto percebido será considerado como sendo da categoria esperada. . membro. O sistema ART propõe, portanto, uma solução para o problema da "plasticidade/estabilidade", ou seja, aprendizagem incremental, ao mesmo tempo em que se adquire novos conhecimentos sem destruir os conhecimentos existentes.
Modelo de Aprendizagem
O sistema ART básico é um modelo de aprendizado não supervisionado, que geralmente consiste em um campo de comparação e um campo de reconhecimento e contém neurônios, parâmetros de alerta e um módulo de reinicialização. O campo de comparação aceita um vetor de entrada e o transfere para o neurônio no campo de reconhecimento que melhor corresponde a ele. O neurônio ideal para essa correspondência emite um sinal negativo, que inibe outros neurônios, de modo que o campo de reconhecimento exibe as características de inibição lateral, permitindo que cada neurônio represente uma categoria.
Após concluir a classificação do vetor de entrada, o módulo de redefinição comparará a força da correspondência de reconhecimento com os parâmetros de alerta e decidirá se deve iniciar o treinamento com base no resultado.
Se a correspondência de reconhecimento exceder os parâmetros de alerta, o treinamento será iniciado e os pesos dos neurônios de reconhecimento vencedores serão ajustados; se não conseguirem cruzar, um processo de busca será realizado para desabilitar continuamente os neurônios de reconhecimento ativos até que uma correspondência seja encontrada. atende aos parâmetros de alerta. Esse processo e seus efeitos são significativamente afetados pelos parâmetros de vigilância, com parâmetros de vigilância altos produzindo memórias detalhadas e parâmetros de vigilância baixos produzindo memórias mais gerais.
Métodos de treinamento
Existem dois métodos principais de treinamento para redes neurais baseadas em ART: aprendizado lento e aprendizado rápido. Os métodos de aprendizado lento usam equações diferenciais para calcular o quanto os pesos devem ser ajustados, dependendo de quanto tempo o vetor de entrada está presente; o aprendizado rápido usa equações algébricas para calcular as alterações de peso necessárias.
Embora o aprendizado rápido seja eficiente e eficaz em muitas tarefas, os métodos de aprendizado lento são mais plausíveis biologicamente e podem ser usados para redes de tempo contínuo.
Diferentes tipos de sistemas de ART
Durante a evolução do ART, surgiram diferentes tipos, como o ART 1 com foco em entrada binária e o ART 2 com suporte a entrada contínua. ART 2-A é uma versão simplificada do ART 2, com um aumento significativo na velocidade de corrida. O ART 3 é baseado no ART 2 e simula a regulação da atividade sináptica por neurotransmissores externos, fornecendo um mecanismo fisiologicamente mais plausível para inibir parcialmente a categoria que produz a redefinição da incompatibilidade.
Além dos tipos básicos de ART, existem outras estruturas mais complexas, como Fuzzy ART, Fusion ART e TopoART, que são extensões para canais de múltiplos modos, como som e imagem.
Desafios dos sistemas de ART
No entanto, as categorias aprendidas pelo Fuzzy ART e ART 1 são significativamente afetadas pela ordem em que os dados de treinamento são processados. Mesmo usando taxas de aprendizado mais lentas, esse efeito não pôde ser completamente eliminado e foi considerado um efeito colateral do mecanismo que garante aprendizado estável para ambas as redes. Redes ART mais novas e avançadas, como TopoART e Hypersphere TopoART, fornecem uma solução sem considerar a ordem em que as categorias são estabelecidas.
Essas redes podem ser resumidas em clusters, onde a forma dos clusters não é afetada pela ordem em que as categorias relevantes são criadas.
Com o avanço da ciência e da tecnologia e a pesquisa contínua e aprofundada da comunidade acadêmica sobre a teoria da ART, a aplicação e o aprimoramento deste modelo ainda estão em andamento. Como os futuros sistemas de ART serão capazes de se adaptar ainda mais a ambientes complexos para promover o desenvolvimento de tecnologia inteligente?
