Лекция: Adaptive Resonance Theory(ART)-адаптивная резонансная теория

Сеть адаптивной резонансной теории

Разработана Стивеном Гроссбергом и Карпентером в середине 80-х гг. Парадигма использует неконтролируемое обучение, анализирует значимые входные данные, выявляет возможные признаки и классифицирует образы в входном векторе.

Сеть адаптивной резонансной теории состоит из двух взаимосвязанных слоев нейронов, расположенных между входным и выходным слоями. Каждый входной образ низшей слоя резонанса стимулирует ожидаемый образ на высшем слое, который пересылается к низшему слою, чтобы влиять на следующий вход. Это создает «резонанс» между низшим и высшим слоями для облегчения сетевой адаптации образов.

Сеть преимущественно используется в биологическом моделировании, тем не менее существуют некоторые технические применения. Главным ограничением сетевой архитектуры является ее шумовая чувствительность. Даже небольшое количество шума на входном векторе путает обобщающие возможности наученной сети.