Adaptive Resonanztheorie/ART Adaptive Resonanztheorie

ART-Definition

ART ist ein theoretisches Modell, das Umweltinformationen und kognitive Kodierung in neuronalen Netzwerken aktiv generieren und organisieren kann, wenn das neuronale Netzwerk mit der Umwelt interagiert.

ART Vorteile

1. Es kann in Echtzeit lernen und sich an nichtstationäre Umgebungen anpassen.

2. Es verfügt über stabile und schnelle Erkennungsfähigkeiten für bereits erlernte Objekte; gleichzeitig kann es sich auch schnell an neue, noch nicht erlernte Objekte anpassen.

3. Es verfügt über die Fähigkeit zur Selbstnormalisierung und wird je nach Anteil bestimmter Merkmale am Ganzen manchmal als Schlüsselmerkmal und manchmal als Rauschen behandelt.

4. Es ist nicht erforderlich, die Probenergebnisse im Voraus zu kennen, es handelt sich um unbeaufsichtigtes Lernen. Bei einer falschen Reaktion auf die Umgebung wird die „Aufmerksamkeit“ automatisch erhöht, um das Objekt schnell zu identifizieren.

5. Die Kapazität ist nicht durch die Anzahl der Eingangskanäle begrenzt und die gespeicherten Objekte müssen nicht orthogonal sein.

ART-Nachteile

Es ist erwähnenswert, dass die Ergebnisse von Fuzzy ART und ART 1 entscheidend von der Reihenfolge abhängen, in der die Trainingsdaten verarbeitet werden. Dieser Effekt kann bis zu einem gewissen Grad durch die Verwendung einer niedrigeren Lernrate reduziert werden, er besteht jedoch immer, unabhängig von der Größe des Datensatzes.

ART-Versionen und Unterschiede

ART 1: Ein Master-Slave-Algorithmus mit paralleler Architektur, der Mengenoperationen in den Aktivierungs- und Matching-Funktionen des Algorithmus verwendet. Es befasst sich hauptsächlich mit dem Erkennungsproblem von Bildern, die nur Nullen und Einsen enthalten (also schwarz und weiß).

ART 2: Kann Graustufeneingaben (d. h. analoge Werte) verarbeiten.

ART 3: Es verfügt über eine mehrstufige Sucharchitektur, die die Funktionen der ersten beiden Strukturen kombiniert und das zweischichtige neuronale Netzwerk zu einem beliebigen mehrschichtigen neuronalen Netzwerk erweitert. Außerdem integriert es den bioelektrochemischen Reaktionsmechanismus in das Operationsmodell des Neurons, sodass seine Funktionen weiter erweitert werden.