Теоремы APT
Гроссберг доказал некоторые теоремы, которые описывают характеристики сетей APT. Четыре результата, приведенные ниже, являются одними из наиболее важных:
- После стабилизации процесса обучения предъявление одного из обучающих векторов (или вектора с существенными характеристиками категории) будет активизировать требуемый нейрон слоя распознавания без поиска. Такая характеристика "прямого доступа" обеспечивает быстрый доступ к предварительно изученным образам.
- Процесс поиска является устойчивым. После определения выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов из-за изменения векторов выхода слоя сравнения ; только сигнал сброса может вызвать такие изменения.
- Процесс обучения является устойчивым. Обучение не будет вызывать переключения с одного возбужденного нейрона слоя распознавания на другой.
- Процесс обучения конечен. Любая последовательность произвольных входных векторов будет производить стабильный набор весов после конечного количества обучающих серий. Повторяющиеся последовательности обучающих векторов не будут приводить к циклическому изменению весов.
