3.1 Teoretický popis metód Adaptive Resonance Theory (ART)
2.2.1 Odvodenie adaptaèného pravidla
Neurónové siete Inžiniersky prístup (2. diel)

Obsah

3. Nekontrolované učenie na RC NN

Skupina metód, ktoré charakterizujú nekontrolované učenie na RC NN, predstavujú tzv. prístup typu " Adaptive Ressonance Theory" (ďalej ART)^3.1. Vo všeobecnosti ich môžeme charakterizovať ako metódy s cieľom zhlukovania dát. Tento prístup bol ovplyvnený samotným konkurenčným učením a impulzom vyplývajúcim zo sledovania biologických systémov. Problémom zostáva neexistencia dôkazu GS pri konkurenčnom učení, čo môže spôsobiť problémy v oblasti stability. Určitým východiskom je riešenie problému postupnou redukciou učiaceho parametra na $\to 0$. Potom určite nastane GS, ale na druhej strane NN nebude tak adaptívna^3.2, teda nebude vedieť reagovať na nové typy dát. Tento problém prvýkrát zdôradnil Stefan Grossberg a nazval to dilema stability-plasticity. A práve prístup ART, kde ressonance znamená súlad medzi vstupom a doteraz už identifikovanými zhlukmi, sa pokúša problém nejako vyriešiť. Niekedy v literatúre sa stretávame s prívlastkom u týchto metód stabilné metódy konkurenčného učenia. Boli vyvinuté ART1 pre binárne vstupy, ďalej analógová verzia ART2 ako aj ďalšia verzia ARTMAP, ktorá predstavuje kontrolované učenie typu ART.

CIG Homepage(E-mail us!)