Language
Country/Area
No result found
От простого к сложному: как система ART развивает разнообразные нейронные сети?
В области искусственного интеллекта теория адаптивного резонанса (АРТ) постепенно привлекла внимание как модель для исследования обработки информации мозгом. Основанная Стивеном Гроссбергом и Гейл Карпентер, эта теория предоставляет ряд моделей искусственных нейронных сетей, которые используют контролируемые и неконтролируемые методы обучения для обработки шаблонов. Проблемы идентификации и прогнозирования. Основная концепция ИЗО заключается в том, что распознавание и познание объектов обычно являются результатом взаимодействия между «нисходящими» ожиданиями наблюдения и «восходящей» сенсорной информацией.
Модель ART предполагает, что ожидания «сверху вниз» существуют в форме шаблонов памяти или прототипов, которые сравниваются с реальными характеристиками воспринимаемого объекта.
Это сравнение позволяет получить меру степени категориальных свойств, и пока разница между восприятием и ожиданием не превышает установленного порога, называемого «параметром оповещения», воспринимаемый объект будет считаться принадлежащим к ожидаемой категории. . член. Таким образом, система ART предлагает решение проблемы «пластичности/стабильности», а именно постепенное обучение с получением новых знаний без разрушения существующих знаний.
Модель обучения
Базовая система ART представляет собой модель неконтролируемого обучения, которая обычно состоит из поля сравнения и поля распознавания, а также содержит нейроны, параметры оповещения и модуль сброса. Поле сравнения принимает входной вектор и передает его в нейрон в поле распознавания, который ему наиболее соответствует. Оптимальный нейрон для этого соответствия выдает отрицательный сигнал, который подавляет другие нейроны, так что поле распознавания проявляет характеристики латерального торможения, позволяя каждому нейрону представлять определенную категорию.
После завершения классификации входного вектора модуль сброса сравнит силу совпадения распознавания с параметрами оповещения и на основе результата примет решение о начале обучения.
Если совпадение распознавания превышает параметры оповещения, начнется обучение, и веса победивших нейронов распознавания будут скорректированы; если совпадение не будет достигнуто, будет выполнен процесс поиска для постоянного отключения активных нейронов распознавания до тех пор, пока не будет найдено совпадение, которое соответствует параметрам оповещения. На этот процесс и его последствия существенное влияние оказывают параметры бдительности: высокие параметры бдительности вызывают подробные воспоминания, а низкие параметры бдительности вызывают более общие воспоминания.
Методы обучения
Существует два основных метода обучения нейронных сетей на основе ART: медленное обучение и быстрое обучение. Методы медленного обучения используют дифференциальные уравнения для расчета того, насколько следует скорректировать веса в зависимости от длительности присутствия входного вектора; методы быстрого обучения используют алгебраические уравнения для расчета требуемых изменений веса.
Хотя быстрое обучение эффективно и действенно во многих задачах, методы медленного обучения более биологически обоснованы и могут использоваться для сетей с непрерывным временем.
Различные типы систем ВРТ
В ходе эволюции ART появились различные типы, такие как ART 1, ориентированный на двоичный ввод, и ART 2, поддерживающий непрерывный ввод. ART 2-A — это усовершенствованная версия ART 2 со значительно увеличенной скоростью бега. ART 3 основан на ART 2 и имитирует регуляцию синаптической активности внешними нейротрансмиттерами, обеспечивая более физиологически правдоподобный механизм для частичного ингибирования категории, которая вызывает сброс несоответствия.
Помимо основных типов ART, существуют и другие более сложные структуры, такие как Fuzzy ART, Fusion ART и TopoART, которые являются расширениями для многорежимных каналов, таких как звук и изображение.
Проблемы систем ВРТ
Однако категории, изученные Fuzzy ART и ART 1, существенно зависят от порядка обработки обучающих данных. Даже при использовании более медленных скоростей обучения этот эффект не мог быть полностью устранен, и считалось, что он является побочным эффектом механизма, который обеспечивает стабильное обучение для обеих сетей. Более новые и более продвинутые сети ART, такие как TopoART и Hypersphere TopoART, предлагают решение, не принимая во внимание порядок, в котором устанавливаются категории.
Эти сети можно объединить в кластеры, форма которых не зависит от порядка создания соответствующих категорий.
Благодаря развитию науки и техники, а также продолжающимся глубоким исследованиям теории ART в академическом сообществе, применение и совершенствование этой модели все еще продолжаются. Каким образом будущие системы ART смогут адаптироваться к сложным условиям, способствуя развитию интеллектуальных технологий?
