ART-1
(сеть адаптивной резонансной теории-1, классификатор Карпенетер/Гроссберга)
- рекуррентнаянейронная сеть с алгоритмом обучения "без учителя",
обычно включает в себя два слоя, реализующих кратковременную память в виде
паттернов активности нейронов. В первом слое кодируются признаки объектов,
во втором - классы объектов. Имеющиеся между слоями связи реализуют долговременную
память в виде адаптивных весовых коэффициентов. Кратковременная память
предназначена для запоминания стимулов и их классификации, долговременная
- для хранения информации о классах объектов.
В модели ART-1 на вход подаются бинарные значения. Если входной вектор
достаточно похож на один из имеющихся прототипов, то векторы резонируют
(данный прототип корректируется с учетом входного вектора), если входной
вектор не похож ни на один прототип, то создается новый класс и в качестве
его прототипа берется входной вектор.
Литература:
1) A.Gove, S.Grossberg, E.Mingolla, "Brightness perception, illusorycontours,
and cortico-geniculate feedback", Visual
Systems
2) G.A.Carpenter, S.Grossberg, "Pattern Recognition by Self-Organizing
Neural Networks", Cambribge, MA, MIT Press,
1991.
3) G.A.Carpenter, S.Grossberg, "Normal and amnesia learning, recognition,
and memory by a neural model of cortico-
hippocampal interactions", 1993.
