Процесс классификации в APT состоит из трех основных фаз: распознавание, сравнение и поиск.
Фаза распознавания. В начальный момент времени входной вектор отсутствует на входе сети; следовательно, все компоненты входного вектора
устанавливается в
становятся равными единице. Это "подкачивает" нейроны слоя сравнения, обеспечивая один из двух единичных входов, необходимых для возбуждения нейронов в соответствии с правилом двух третей, и тем самым позволяя нейрону возбуждаться, если соответствующая компонента входного вектора
равна единице. Таким образом, в течение данной фазы вектор
Далее, для каждого нейрона в слое распознавания вычисляется свертка вектора его весов
В результате сеть APT запоминает образы в весах нейронов слоя распознавания — один нейрон для каждой категории классификации. Нейрон слоя распознавания, веса которого наилучшим образом соответствуют входному вектору, возбуждается, его выход устанавливается в единичное значение, а выходы остальных нейронов этого слоя устанавливаются в нуль.
Фаза сравнения. Единственный возбужденный нейрон в слое распознавания возвращает единицу обратно в слой сравнения в виде своего выходного сигнала
Алгоритмы инициализации и обучения построены таким образом, что каждый весовой вектор
(вектора возбуждения слоя сравнения) также являются двоичными величинами.
Так как вектор
устанавливается в нуль. Таким образом, в соответствии с правилом двух третей, возбудиться могут только нейроны, получающие на входе одновременно единицы от входного вектора
Другими словами, обратная связь от распознающего слоя действует так, чтобы установить компоненты
не имеют совпадающих компонент).
Если имеются существенные различия между
(малое количество совпадающих компонент векторов), несколько нейронов на фазе сравнения будут возбуждаться и
Фаза поиска. Если не выработан сигнал сброса, сходство является адекватным и процесс классификации завершается. В противном случае, другие запомненные образы должны быть исследованы с целью поиска лучшего соответствия. При этом торможение возбужденного нейрона в распознающем слое приводит к установке всех компонент вектора
выше уровня параметра сходства, т. е.
и
Проблема производительности. Описанная сеть должна производить последовательный поиск среди всех запомненных образов. В аналоговых реализациях это будет происходить очень быстро; однако, при моделировании на обычных цифровых компьютерах процесс может оказаться очень длительным. Если же сеть APT реализуется на параллельных процессорах, все свертки на распознающем уровне могут вычисляться одновременно. В этом случае поиск может стать очень быстрым.
Время, необходимое для стабилизации сети с латеральным торможением, может быть длительным при моделировании на последовательных цифровых компьютерах. Чтобы выбрать победителя в процессе латерального торможения, все нейроны в слое должны быть вовлечены в одновременные вычисления и передачу. Этот процесс может потребовать проведения большого объема вычислений перед достижением сходимости.
<