Головна

Глава 8. Адаптивна резонансна теорія

  1. Погодження - теорія
  2. III. ТЕОРІЯ ЗОВНІШНІХ І ВЗАЄМНИХ ВПЛИВІВ
  3. IV. ТЕОРІЯ ІМОВІРНОСТІ І МАТЕМАТИЧНА
  4. А) теорія держави і права (як одна з історико-теоретичних юридичних наук) ___
  5. Агрегатні стани. Розчини: поняття, теорія. Розчини насичені, ненасичені, пересичені.
  6. АДАПТИВНА ДАП
  7. Адаптивна концепція виникнення психіки

Мозок людини виконує важке завдання обробки безперервного потоку сенсорної інформації, одержуваної з навколишнього світу. З потоку тривіальної інформації він повинен виділити життєво важливу інформацію, обробити її і, можливо, зареєструвати в довготривалій пам'яті. Розуміння процесу людської пам'яті є серйозною проблемою; нові образи запам'ятовуються в такій формі, що раніше після успішної реєстрації не змінюйте і не забуваються. Це створює дилему: яким чином пам'ять залишається пластичною, здатною до сприйняття нових образів, і в той же час зберігає стабільність, що гарантує, що образи який знищаться і не зруйнуються в процесі функціонування?

Традиційні штучні нейронні мережі виявилися не в змозі вирішити проблему стабільності-пластичності. Дуже часто навчання нового способу знищує або змінює результати попереднього навчання. У деяких випадках це не суттєво. Якщо є тільки фіксований набір навчальних векторів, вони можуть пред'являтися при навчанні циклічно. У мережах зі зворотним поширенням, наприклад, навчальні вектори подаються на вхід мережі послідовно доти, поки мережа не навчиться всьому вхідному набору. Якщо, проте, повністю навчена мережа повинна запам'ятати новий навчальний вектор, він може змінити ваги настільки, що буде потрібно повне перенавчання мережі.

В реальній ситуації мережа буде піддаватися постійно мінливих впливів; вона може ніколи не побачити один і той же навчальний вектор двічі. При таких обставинах мережу часто вже не буде навчатися; вона буде безперервно змінювати свої ваги, не досягаючи задовільних результатів.

Більш того, в роботі [1] наведені приклади мережі, в якій тільки чотири навчальних вектора, що пред'являються циклічно, змушують ваги мережі змінюватися безперервно, ніколи не сходячись. Така тимчасова нестабільність стала одним з головних факторів, які змусили Гроссберга і його співробітників досліджувати радикально відмінні конфігурації. Адаптивна резонансна теорія (APT) є одним з результатів дослідження цієї проблеми [2,4].

Мережі та алгоритми APT зберігають пластичність, необхідну для вивчення нових образів, в той же час запобігаючи зміна раніше запам'ятали образів. Ця здатність стимулювала великий інтерес до APT, але багато дослідників знайшли теорію важкою для розуміння. Математичний опис APT є складним, але основні ідеї і принципи реалізації досить прості для розуміння. Ми сконцентруємося далі на загальному описі APT; математично більш підготовлені читачі зможуть знайти достаток теорії в літературі, список якої приведений в кінці розділу. Нашою метою є забезпечення достатньо конкретною інформацією, щоб читач міг зрозуміти основні ідеї і можливості, а також провести комп'ютерне моделювання з метою дослідження характеристик цього важливого виду мереж.



Попередня   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63   64   65   66   67   Наступна

Аналого-цифровий перетворювач | завдання комівояжера | ємність мережі | Глава 7. Двонаправлена ??асоціативна пам'ять | СТРУКТУРА ДАП | ВІДНОВЛЕННЯ після успішної реєстрації АСОЦІАЦІЙ | КОДИРОВАНИЕ АСОЦІАЦІЙ | ЄМНІСТЬ ПАМ'ЯТІ | БЕЗПЕРЕРВНА ДАП | АДАПТИВНА ДАП |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати