HyperAI超神经

ART는 신경망이 환경과 상호 작용할 때 신경망에서 환경 정보와 인지 코딩을 능동적으로 생성하고 구성할 수 있는 이론적 모델입니다.

1. 실시간 학습이 가능하며, 비정지 환경에도 적응할 수 있습니다.

2. 이미 학습된 객체에 대한 안정적이고 빠른 인식 능력을 갖추고 있습니다. 동시에 학습하지 않은 새로운 객체에도 빠르게 적응할 수 있습니다.

3. 자체 정규화 능력을 가지고 있으며, 전체에서 특정 특징이 차지하는 비율에 따라 때로는 핵심 특징으로 처리되고 때로는 노이즈로 처리됩니다.

4. 샘플 결과를 미리 알 필요가 없으며, 비지도 학습입니다. 환경에 대한 잘못된 반응이 나타나면, 해당 물체를 빠르게 식별하기 위해 "경계심"이 자동으로 높아집니다.

5. 용량은 입력 채널 수에 의해 제한되지 않으며, 저장된 객체는 직교할 필요가 없습니다.

Fuzzy ART와 ART 1의 결과는 훈련 데이터가 처리되는 순서에 따라 크게 달라진다는 점에 유의해야 합니다. 학습률을 낮추면 이 효과를 어느 정도 줄일 수 있지만, 데이터 세트의 크기에 관계없이 항상 존재합니다.

ART 1: 알고리즘의 활성화 및 매칭 함수에서 집합 연산을 사용하는 병렬 아키텍처를 갖춘 마스터-슬레이브 알고리즘입니다. 이 문제는 주로 0과 1만으로 구성된 이미지(즉, 흑백)의 인식 문제를 다룹니다.

ART 2: 회색조(즉, 아날로그 값) 입력을 처리할 수 있습니다.

ART 3: 이는 다층 탐색 아키텍처를 갖추고 있으며, 앞의 두 구조의 기능을 결합하고 2층 신경망을 임의의 다층 신경망으로 확장하며, 신경 세포의 작동 모델에 생체 전기화학 반응 메커니즘을 통합하여 기능을 더욱 확장합니다.

적응 공명 이론/ART 적응 공명 이론