Основы теории нейронных сетей
При этом выделение критической части
При этом выделение критической части информации должно получаться автоматически в процессе работы и обучения сети, на основе ее индивидуального опыта.
Отметим, что, в общем случае, одного лишь перечисления черт (даже если его предварительно выполнит человек, предполагая определенные условия дальнейшей работы сети) может оказаться недостаточно для успешного функционирования искусственной нейронной системы: критическими могут оказаться специфические связи между несколькими отдельными чертами.
Второй значительный вывод теории — необходимость самоадаптации алгоритма поиска образов в памяти. Нейронная сеть работает в постоянно изменяющихся условиях, так что предопределенная схема поиска, отвечающая некоторой структуре информации, может в дальнейшем оказаться неэффективной при изменении этой структуры. В теории адаптивного резонанса адекватность достигается введением специализированной ориентирующей системы, которая самосогласованно прекращает дальнейший поиск резонанса в памяти и принимает решение о новизне информации. Ориентирующая система также обучается в процессе работы.
При наличии резонанса теория АРТ предполагает возможность прямого доступа к образу памяти, откликнувшемуся на резонанс. В этом случает шаблон критических черт выступает ключем-прототипом для прямого доступа.
Эти и другие особенности теории адаптивного резонанса нашли свое отражение в нейросетевых архитектурах, которые получили такое же название — АРТ.
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий