Language
Country/Area
No result found
Từ đơn giản đến phức tạp: Hệ thống ART phát triển các mạng nơ-ron đa dạng như thế nào?
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Lý thuyết cộng hưởng thích ứng (ART) dần thu hút sự chú ý như một mô hình để khám phá quá trình xử lý thông tin của não bộ. Được sáng lập bởi Stephen Grossberg và Gail Carpenter, lý thuyết này cung cấp một loạt các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng các phương pháp học có giám sát và không giám sát để xử lý các mẫu. Các vấn đề về nhận dạng và dự đoán. Khái niệm cốt lõi của ART là việc nhận dạng và nhận thức các đối tượng thường là kết quả của sự tương tác giữa kỳ vọng quan sát "từ trên xuống" và thông tin cảm giác "từ dưới lên".
Mô hình ART cho rằng kỳ vọng "từ trên xuống" tồn tại dưới dạng các mẫu bộ nhớ hoặc nguyên mẫu, được so sánh với các tính năng thực tế của đối tượng được nhận thức.
Sự so sánh này tạo ra thước đo mức độ của các thuộc tính phân loại và miễn là sự khác biệt giữa nhận thức và kỳ vọng không vượt quá ngưỡng được đặt ra gọi là "tham số cảnh báo", thì đối tượng được nhận thức sẽ được coi là thuộc phạm trù mong đợi. . thành viên. Do đó, hệ thống ART đề xuất một giải pháp cho vấn đề "tính dẻo/ổn định", cụ thể là học tập gia tăng trong khi tiếp thu kiến thức mới mà không phá hủy kiến thức hiện có.
Mô hình học tập
Hệ thống ART cơ bản là một mô hình học không giám sát, thường bao gồm một trường so sánh và một trường nhận dạng, và chứa các nơ-ron, tham số cảnh báo và mô-đun thiết lập lại. Trường so sánh chấp nhận một vectơ đầu vào và chuyển nó đến nơ-ron trong trường nhận dạng phù hợp nhất với nó. Nơ-ron tối ưu cho sự kết hợp này sẽ phát ra tín hiệu tiêu cực, ức chế các nơ-ron khác, do đó trường nhận dạng thể hiện đặc điểm ức chế ngang, cho phép mỗi nơ-ron đại diện cho một danh mục.
Sau khi hoàn tất việc phân loại vectơ đầu vào, mô-đun đặt lại sẽ so sánh độ mạnh của kết quả nhận dạng với các tham số cảnh báo và quyết định có bắt đầu đào tạo dựa trên kết quả hay không.
Nếu sự khớp nhận dạng vượt quá các tham số cảnh báo, quá trình đào tạo sẽ bắt đầu và trọng số của các nơ-ron nhận dạng chiến thắng sẽ được điều chỉnh; nếu không vượt qua được, quá trình tìm kiếm sẽ được thực hiện để liên tục vô hiệu hóa các nơ-ron nhận dạng đang hoạt động cho đến khi có sự khớp đáp ứng các thông số cảnh báo được tìm thấy. Quá trình này và những tác động của nó bị ảnh hưởng đáng kể bởi các thông số cảnh giác, trong đó các thông số cảnh giác cao tạo ra những ký ức chi tiết và các thông số cảnh giác thấp tạo ra những ký ức tổng quát hơn.
Phương pháp đào tạo
Có hai phương pháp đào tạo chính cho mạng nơ-ron dựa trên ART: học chậm và học nhanh. Phương pháp học chậm sử dụng các phương trình vi phân để tính toán mức độ điều chỉnh trọng số, tùy thuộc vào thời gian tồn tại của vectơ đầu vào; phương pháp học nhanh sử dụng các phương trình đại số để tính toán những thay đổi trọng số cần thiết.
Trong khi phương pháp học nhanh hiệu quả và hữu hiệu trong nhiều nhiệm vụ thì phương pháp học chậm lại hợp lý hơn về mặt sinh học và có thể được sử dụng cho các mạng thời gian liên tục.
Các loại hệ thống ART khác nhau
Trong quá trình phát triển của ART, nhiều loại khác nhau đã xuất hiện, chẳng hạn như ART 1 tập trung vào đầu vào nhị phân và ART 2 hỗ trợ đầu vào liên tục. ART 2-A là phiên bản tinh gọn hơn của ART 2, có tốc độ chạy nhanh hơn đáng kể. ART 3 dựa trên ART 2 và mô phỏng quá trình điều hòa hoạt động của khớp thần kinh bởi các chất dẫn truyền thần kinh bên ngoài, cung cấp cơ chế hợp lý hơn về mặt sinh lý để ức chế một phần loại gây ra sự thiết lập lại không khớp.
Ngoài các loại ART cơ bản, còn có các cấu trúc phức tạp hơn như Fuzzy ART, Fusion ART và TopoART, là phần mở rộng cho nhiều kênh chế độ như âm thanh và hình ảnh.
Những thách thức của hệ thống ART
Tuy nhiên, các danh mục được học bởi Fuzzy ART và ART 1 bị ảnh hưởng đáng kể bởi thứ tự xử lý dữ liệu đào tạo. Ngay cả khi sử dụng tốc độ học chậm hơn, hiệu ứng này vẫn không thể loại bỏ hoàn toàn và được cho là tác dụng phụ của cơ chế đảm bảo khả năng học ổn định cho cả hai mạng. Các mạng ART mới hơn và tiên tiến hơn như TopoART và Hypersphere TopoART cung cấp giải pháp mà không cần xem xét thứ tự thiết lập các danh mục.
Các mạng này có thể được tóm tắt thành các cụm, trong đó hình dạng của các cụm không bị ảnh hưởng bởi thứ tự tạo ra các danh mục có liên quan.
Với sự tiến bộ của khoa học và công nghệ cùng với việc cộng đồng học thuật tiếp tục nghiên cứu sâu rộng về lý thuyết ART, việc ứng dụng và cải tiến mô hình này vẫn đang tiếp diễn. Các hệ thống ART trong tương lai sẽ có khả năng thích ứng hơn nữa với các môi trường phức tạp để thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thông minh như thế nào?
